Exploring healthcare providers’ perceptions of mental health amid COVID-19 pandemic in obstetrics and gynaecology department of a tertiary care public sector hospital of Karachi, Pakistan: an exploratory qualitative study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the wake of the unprecedented public health challenge of the COVID-19 pandemic, it is highly significant to recognise the mental health impact of this mounting threat on healthcare providers (HCPs) working in the obstetrics and gynaecology department. Experience from epidemics and emerging literature around COVID-19 show that the unparalleled amount of stress that HCPs are dealing with is linked with the increased burden of mental health conditions. We aim to conduct an exploratory qualitative descriptive study to assess HCPs' perceptions of mental health amid the COVID-19 pandemic in the obstetrics and gynaecology department of a public sector tertiary care hospital of Karachi, Pakistan. METHODS AND ANALYSIS: This study will use a qualitative descriptive approach where approximately 20-25 HCPs from the obstetrics and gynaecology department will be recruited using a purposive sampling approach. Data will be collected through semistructured interviews and it will be analysed thematically using NVivo V.12 Plus software. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval for this study has been obtained from the Institutional Review Board Committee of Jinnah Postgraduate Medical Center hospital. The study results will be disseminated to the scientific community and the HCPs participating in the study. The findings will help us to explore the doctor's perceptions of mental health during the current pandemic of COVID-19 and its impact on their daily lives and mental well-being.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».