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Enregistrement W4310190318 · doi:10.1186/s12912-022-01105-8

Canadian critical care nurses experiences on the front lines of the COVID-19 pandemic: a qualitative descriptive study

2022· article· en· W4310190318 sur OpenAlexafffundabout
Kathleen Gamble, Srinivas Murthy, Sarah L. Silverberg, Nina Gobat, Lisa M. Puchalski Ritchie

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of TorontoBC Children's HospitalUniversity Health NetworkUniversity of British ColumbiaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInnovative Medicines Canada
Mots-clésPandemicPsychological interventionNursing researchGovernment (linguistics)MedicineNursingBurnoutPublic healthQualitative researchNursing managementHealth careDescriptive statisticsFront lineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceSociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent pandemics have provided important lessons to inform planning for public health emergencies. Despite these lessons, gaps in implementation during the COVID-19 pandemic are evident. Additionally, research to inform interventions to support the needs of front-line nurses during a prolonged pandemic are lacking. We aimed to gain an understanding of critical care nurses' perspectives of the ongoing pandemic, including their opinions of their organization and governments response to the pandemic, to inform interventions to improve the response to the current and future pandemics. METHODS: This sub-study is part of a cross-sectional online survey distributed to Canadian critical care nurses at two time points during the pandemic (March-May 2020; April-May 2021). We employed a qualitative descriptive design comprised of three open-ended questions to provide an opportunity for participants to share perspectives not specifically addressed in the main survey. Responses were analyzed using conventional content analysis. RESULTS: One hundred nine of the 168 (64.9%) participants in the second survey responded to the open-ended questions. While perspectives about effectiveness of both their organization's and the government's responses to the pandemic were mixed, most noted that inconsistent and unclear communication made it difficult to trust the information provided. Several participants who had worked during previous pandemics noted that their organization's COVID-19 response failed to incorporate lessons from these past experiences. Many respondents reported high levels of burnout and moral distress that negatively affected both their professional and personal lives. Despite these experiences, several respondents noted that support from co-workers had helped them to cope with the stress and challenges. CONCLUSION: One year into the pandemic, critical care nurses' lived experiences continue to reflect previously identified challenges and opportunities for improvement in pandemic preparedness and response. These findings suggest that lessons from the current and prior pandemics have been inadequately considered in the COVID-19 response. Incorporation of these perspectives into interventions to improve the health system response, and support the needs of critical care nurses is essential to fostering a resilient health workforce. Research to understand the experience of other front-line workers and to learn from more and less successful interventions, and leaders, is needed.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,347
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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