Healthcare provider experiences during COVID-19 redeployment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Among the myriad traumatic impacts of COVID-19, the need for redeployment served as a significant stressor for healthcare providers (HCPs). This narrative review summarizes the current literature on HCP redeployment experiences and institutional support for staff, while proposing a theoretical approach to mitigating the negative impact on HCP mental health. RECENT FINDINGS: Redeployment was a strong predictor of negative emotions in HCP during the initial stage of the COVID-19 pandemic, whereas reflections on benefit-finding associated with redeployment were reported more frequently during later stages. In institutions where attention to redeployment impact was addressed and effective strategies put in place, redeployed HCP felt they received adequate training and support and felt satisfied with the information provided. Redeployment had the potential to yield personal feelings of accomplishment, situational leadership, meaning, and increased sense of team connectedness. SUMMARY: Benefit-finding, or posttraumatic growth, is a concept in cancer psychiatry which speaks to construing benefits from adversity to support resilience. Redeployment experiences can result in unexpected benefit-finding for individual HCPs. Taking a benefit-finding, relational, and existentially informed approach to COVID-19 redeployment might serve as an opportunity for posttraumatic growth for both individuals and institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».