Reflections of Moral Suffering, Resilience, and Wisdom of Pediatric Oncology Social Workers during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has significantly altered the lives of pediatric oncology social workers. Challenges include difficulty building rapport with the use of telephone/computers, lack of clarity around who is designated as "essential", structural challenges, isolation, and witnessing distress. This study aimed to describe the ways that the pandemic has personally impacted pediatric oncology social workers. METHODS: Participants were recruited through the Association of Pediatric Oncology Social Workers (APOSW) listserv. In total, 101 participants from 31 states and the District of Columbia completed an online survey containing quantitative and open-ended questions. Qualitative data analysis included thematic analysis of participants' optional survey responses to three open-ended questions. RESULTS: Fifty-seven of the participants provided responses that revealed 3 first level codes and 11 second level codes. First level codes were developed a priori from the questions: Experiences that stay with you, Wisdom gained and Impact on your work. Pandemic-related challenges caused moral suffering and professional challenges for participants but also created opportunities to find meaning in their work. CONCLUSION: Data illuminated moral suffering, unrecognized resilience, new ways of maintaining self-and family care, and creative approaches to care of children with cancer and their families at diagnosis, during treatments and at the end of life.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| 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 ».