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Enregistrement W4308566705 · doi:10.1186/s12912-022-01075-x

Pride and adversity among nurses and physicians during the pandemic in two US healthcare systems: a mixed methods analysis

2022· article· en· W4308566705 sur OpenAlexfundno aff
Igor Burstyn, Karyn Holt

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare professionals’ stress and burnout
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésPrideThematic analysisAnxietyDistressMedicineDescriptive statisticsHealth careAutonomyPandemicPsychologyClinical psychologyFamily medicinePsychiatryQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,419 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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