The Association between Mental Health Symptoms and Quality and Safety of Patient Care before and during COVID-19 among Canadian Nurses
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: While the association between nurse mental health and quality and safety of patient care delivery was well documented pre-pandemic, fewer research studies have examined this relationship in the context of COVID-19. This study examines the impact of various mental health symptoms experienced by nurses on quality and safety before and during the COVID-19 pandemic; (2) Methods: A secondary analysis of cross-sectional survey data from 4729 and 3585 nurses in one Canadian province between December 2019 and June-July 2020 was conducted. Data were analyzed using between group difference tests and logistic regression; (3) Results: Compared to pre-COVID-19, during COVID-19 nurses reported a higher safety grade, a greater likelihood of recommending their units for care and lower quality of nursing care. Most mental health symptoms were higher during COVID-19 and higher levels of mental health symptoms were correlated with lower ratings of quality and safety both pre- and during COVID-19; (4) Conclusion: Mental health symptoms have implications for nurses' quality and safety of patient care delivery, with the association between mental health symptoms and quality and safety following a dose-response relationship before and during COVID-19. These findings suggest that it is worthwhile for nurse mental health symptoms to be included as hospital level performance metrics.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».