Pride and adversity among nurses and physicians during the pandemic in two US healthcare systems: a mixed methods analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our aims were to examine themes of the most difficult or distressing events reported by healthcare workers during the first wave of COVID-19 pandemic in two US health care systems in order to identify common themes and then to relate them to both behavioral theory and measures of anxiety and depression. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of nurses and physicians during the early phases of the COVID-19 pandemic in the US. An emailed recruitment letter was sent, with about half choosing to supply open-ended responses relevant to thematic analysis. We measured symptoms of anxiety and depression separately, captured demographics, and asked two open-ended questions regarding events that were the most difficult or stressful, and reinforced pride. We reported descriptive statistics and coded thematic categories for their continuum "pride" and "distress" the factors related to fostering well-being according to the Self-Determination Theory. RESULTS: Themes that emerged from these narratives were congruent with prediction of Self-Determination theory that autonomy-supportive experiences will foster pride, while autonomy-thwarting experiences will cause distress. Those who reported distressful events were more anxious and depressed compared to those who did not. Among those who reported incidences that reinforced pride in the profession, depression was rarer compared to those who did not. These trends were evident after allowing for medical history and other covariates in logistic regressions. CONCLUSION: Causal claims from our analysis should be made with caution due to the cross-sectional research design. Understanding perceptions of the pandemic by nurses and physicians may help identify and manage sources of distress, and suggest means of mitigating the risk of mental health distress through autonomy-supportive policies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».