Nurses Psychological Well-Being During Covid19 Outbreak in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background: The global coronavirus disease pandemic of 2019 (COVID-19) has caused healthcare provider to experience extraordinary psychological stress. Objective: This study assessed thepsychological well-being of nurses during the COVID-19 outbreak and factors associated with it.Methods: An online survey was sent to all nurses working at the Ministry of Health Hospitals andliving in Tabuk city, Saudi Arabia. A total of 219 nurses were completed the survey. The Depression,Anxiety and Stress Scale – 21 items (DASS-21) assessed the psychological well-being of respondentsin the previous week. Results: One -quarter of nurses (24.7%) reported extremely severe symptoms ofanxiety, more than one third (37%) reported extremely sever symptoms of stress, less than one quarter(14.1%) reported extremely sever symptoms of depression. Higher anxiety scores were significantlyassociated with direct contact with confirmed COVID 19 cases (p= 0.08), general health status (p=0.001) and marital status (p= 0.042). Higher DASS-21 Stress scores were significantly associated withworking more than eight hours per shift (p=0.024), marital status(P=0.036) and general health status(p <0.001). Higher DASS-21 Depression scores was significantly associated general health status (p<0.001).Conclusions & implication for practice: The COVID-19 outbreak has had a significant effect on thepsychological well-being of Saudis nurses, particularly nurses who were married, had contact withCOVID 19 cases, had working more than eight hours per shift, and had poor general health status.Protecting the psychological health of nursing staff is essential, nursing leaders are in charge of providingsocial support for nurses so that they will be able to cope with their anxiety, stress, and depression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».