Photovoice Exploration of Frontline Nurses’ Experiences During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current COVID-19 global pandemic has had a profound impact on the health care system and on the physical and psychological well-being of nurses. Previous pandemics have led to nurses leaving the profession. Therefore, it is important that we hear the voices of nurses who experienced the pandemic on the frontlines to influence future planning and policy development. PURPOSE: The purpose of this study was to explore frontline nurses' experiences during the COVID-19 pandemic through photos, narratives, and group discussions. METHODS: Twelve nurses in two groups shared their lived experiences through Photovoice, a participatory action approach. Photos and narratives were collected over five weeks per group. One group at the beginning of the pandemic and the other group six months later. Focus group discussions were held following each group. RESULTS: Five themes emerged from the photovoice data: (1) The work of nursing; (2) Miscommunication; (3) Fatigue; (4) Resilience; and (5) Hope for the future. Various subthemes were noted within each theme to delineate the lived experience of frontlines nurses working in the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: The voices of nurses and their experiences on the frontlines of the COVID-19 pandemic need to be considered in pandemic planning and integrated into health care policy, guidelines, and structural changes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».