The Forgotten (Invisible) Healthcare Heroes: Experiences of Canadian Medical Laboratory Employees Working During the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this qualitative study was to understand the stressors and coping strategies of medical laboratory technologists (MLTs) and assistants (MLAs) working during the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada. Methods: In this descriptive qualitative study, we held two focus groups with MLTs and MLA who were working during the COVID-19 pandemic. The focus group sessions were transcribed verbatim followed by thematic analysis to develop codes and themes. Findings: = 6) MLA. Overall, the stressors and coping methods identified between both focus groups were consistent. Our results revealed four main themes: (1) COVID-19 contributing to the notable and existing staff shortage; (2) the pandemic reinforced that medical laboratory employees are forgotten within the healthcare system; (3) a poor work environment exacerbated by the pandemic; and (4) a resilient and passionate group. Rich descriptions explained the underlying issues related to the themes. Conclusions: MLTs and MLAs are critical members of the healthcare team and provide vital patient care services. This study explored their experiences working during the pandemic and offers timely recommendations to mitigate against occupational stressors.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,019 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».