The Impact of COVID-19 on Nurse Practitioner Practice and Patient Presentation in Ontario: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To highlight the impact of the COVID-19 pandemic on nurse practitioner (NP) practice and their patient populations. Background: Across Canada, the pandemic has caused strain on the health care system, health care providers, and patients. Many NPs continued to provide care to their patients via virtual methods as they were not permitted to assess patient in office. Lack of direct physical care was detrimental to both NPs and their patients. Methods: A survey was distributed to 2,094 NPs practicing in Ontario between May and August 2020. After quantitative analysis a qualitative phase was conducted that involved one-on-one semi-structured interviews with 14 NPs who completed the survey and agreed to follow up. Findings: The COVID-19 pandemic has had many impacts on patients and health care workers. Specifically, this study has found that NPs and patients have encountered many obstacles, such as isolation. Additionally, patients have delayed seeking care resulting in various disease progression due to concerns regarding contracting COVID-19. Finally, patients have experienced a decline in their mental health during the pandemic due to factors such as isolation. Conclusion: The effects of the pandemic have been detrimental for both patients and providers as demonstrated in the interviews with NPs in this study. Follow up studies should explore the long-term effects of the pandemic.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».