The Correlation between Nurses’ COVID-19 Infections and Their Emotional State and Work Conditions during the SARS-CoV-2 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic caused by the SARS-CoV-2 virus has significantly influenced the functioning of Polish hospitals, and thus, the working conditions of nurses. Research on the presence of specific negative emotions in nurses may help identify deficits in the future, as well as directing preventive actions. The present research was performed among nurses (n = 158) working in Polish healthcare facilities during the third wave of the COVID-19 pandemic caused by the SARS-CoV-2 virus, where Group A (n = 79) consisted of nurses diagnosed with COVID-19, and Group B (n = 79) nurses who have never been infected with COVID-19. To perform the research, the Courtauld Emotional Control Scale (CECS), Trait Anxiety Scale (Polish: SL-C) and the authors’ survey questionnaire were used. A positive test result was generally determined more often among nurses who indicated a noninfectious ward as their main workplace, compared to nurses employed in infectious wards (64.55% positive vs 33.45% negative). Over a half of the subjects identified moderate levels of emotion suppression as the method to regulate strong emotions, while one-quarter cited high levels of suppression. Anxiety was suppressed at high and moderate levels by 97% of the subjects, depression by 86.71%, and anger by 79.48%. Infection with COVID-19 results in a higher level of anxiety and depression, as well as a feeling of increased work load.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».