Global emotional and spiritual <scp>well‐being</scp> and resilience of Advanced Practice Nurses during the <scp>COVID</scp> ‐19 pandemic: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on the emotional and spiritual well-being and resilience of a global sample of Advanced Practice Nurses. DESIGN: A web-based cross-sectional mixed methods study. Survey data were collected from Advanced Practice Nurses globally over a 2-month period ending on 31 August 2020. METHODS: The Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale, FACIT-12 Spiritual Well-being Scale and Connor-Davidson Resilience Scale 10 were used to quantify emotional and spiritual well-being and resilience of Advanced Practice Nurses' globally. The survey was distributed internationally using snowball sampling via a secure platform (Qualtrics). Results were analysed using various bivariate tests for associations and group differences. RESULTS: Nine hundred and twenty-eight Advanced Practice Nurses from 53 countries participated in the study. Study participants reported meaningfully lower scores in resilience and emotional well-being compared with non-pandemic scores. Participants from countries with well-developed Advanced Practice Nurses roles reported lower resilience and well-being scores compared with those from countries where Advanced Practice Nurses roles are still being developed. Each scale revealed significant positive associations with the other scales. CONCLUSIONS: Emotional and spiritual well-being and resilience of Advance Practice Nurses has been significantly impacted during the COVID-19 pandemic. Regardless of their work location, work hours, credential or demographics, the APNs in our study reported lower levels of resilience and mental well-being compared with typical scores on the instruments.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».