Women healthcare workers’ experiences during COVID-19 and other crises: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Throughout the COVID-19 pandemic, as measures have been taken to both prevent the spread of COVID-19 and provide care to those who fall ill, healthcare workers have faced added risks to their health and wellbeing. These risks are disproportionately felt by women healthcare workers, yet health policies do not always take a gendered approach. OBJECTIVES: The objective of this review was to identify the gendered effects of crises on women healthcare workers' health and wellbeing, as well as to provide guidance for decision-makers on health systems policies and programs that could better support women healthcare workers. METHODS: A scoping review of published academic literature was conducted. PubMed, EMBASE, and CINAHL were searched using combinations of relevant medical subject headings and keywords. Data was extracted using a thematic coding framework. Seventy-six articles met the inclusion criteria. RESULTS: During disease outbreaks women healthcare workers were found to experience: a higher risk of exposure and infection; barriers to accessing personal protective equipment; increased workloads; decreased leadership and decision-making opportunities; increased caregiving responsibilities in the home when schools and childcare supports were restricted; and higher rates of mental ill-health, including depression, anxiety, and post-traumatic stress disorder. There was a lack of attention paid to gender and the health workforce during times of crisis prior to COVID-19, and there is a substantial gap in research around the experiences of women healthcare workers in low- and middle-income countries during times of crises. CONCLUSION: COVID-19 provides an opportunity to develop gender-responsive crisis preparedness plans within the health sector. Without consideration of gender, crises will continue to exacerbate existing gender disparities, resulting in disproportionate negative impacts on women healthcare workers. The findings point to several important recommendations to better support women healthcare workers, including: workplace mental health support, economic assistance to counteract widening pay gaps, strategies to support their personal caregiving duties, and interventions that support and advance women's careers and increase their representation in leadership roles.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».