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Enregistrement W4304184977 · doi:10.1111/jan.15453

Resilience amongst Ontario registered practical nurses in long‐term care homes during <scp>COVID</scp> ‐19: A grounded theory study

2022· article· en· W4304184977 sur OpenAlexafffundabout
Denise M. Connelly, Anna Garnett, Nancy Snobelen, Nicole A. Guitar, Cecilia Flores‐Sandoval, Samir K. Sinha, Jen Calver, Diana Pearson, Tracy Smith‐Carrier

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensLambton CollegeRoyal Roads UniversityUniversity of TorontoRegistered Nurses' Association of OntarioWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGrounded theoryNursingContext (archaeology)Psychological resilienceLong-term careResilience (materials science)Health careAging in placePsychologyMedicineQualitative researchGerontologySocial psychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This study aimed to understand how the personal and professional resilience of Registered Practical Nurses working in long-term care (LTC) homes in Ontario were impacted during the Coronavirus 2019 pandemic. BACKGROUND: Registered Practical Nurses are primary regulated healthcare providers that have worked in Ontario LTC homes during the COVID-19 pandemic. As frontline workers, they have experienced increased stress secondary to lockdowns, changing Ministry of Health recommendations, social isolation and limited resources. LTC homes experienced almost a third of all COVID-19-related deaths in Ontario. Understanding registered practical nurses' (RPNs) resilience in this context is vital in developing the programs and supports necessary to help nurses become and stay resilient in LTC and across a range of settings. METHODS: Purposive sampling was used to recruit 40 Registered Practical Nurses working in LTC homes across Ontario for interviews. Charmaz's Grounded theory guided in-depth one-on-one interviews and analyses completed between April to September 2021. RESULTS: Registered Practical Nurse participants represented 15 (37.5%) private, and 25 (62.5%) public LTC homes across Ontario Local Health Integration Networks. Findings informed two distinct perspectives on resilience, one where nurses were able to maintain resilience and another where they were not. Sustaining and fraying resilience, presented as bimodal processes, was observed in four themes: 'Dynamic Role of the Nurse', 'Preserving Self', 'Banding Together' and 'Sense of Leadership Support'. CONCLUSION: Resilience was largely drawn from themselves as individuals. Resources to support self-care and work-life balance are needed. Additionally, workplace supports to build capacity for team-based care practices, collegial support in problem-solving and opportunities for 'connecting' with LTC nursing colleagues would be beneficial. Our findings suggest a role for professional development resources in the workplace that could help rebuild this workforce and support RPNs in providing quality care for older adults living in LTC. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Our research team included two members of the Registered Practical Nurses Association of Ontario, and these team members contributed to the discussion and design of the study methodology, recruitment, analysis and interpretation. Further, RPNs working in long-term care during the COVID-19 pandemic were the participants in this study and, therefore, contributed to the data. They did not contribute to data analysis or interpretation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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