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Enregistrement W4311270959 · doi:10.34067/kid.0004252022

Lived Experiences of Hemodialysis Health Care Workers during the COVID-19 Pandemic: A Qualitative Study from the Quebec Renal Network

2022· article· en· W4311270959 sur OpenAlexafffundabout
Aliya Affdal, Marie‐Françoise Malo, Dan Blum, Fabián Ballesteros, William Beaubien‐Souligny, Marie-Line Caron, Annie‐Claire Nadeau‐Fredette, Murray Vasilevsky, Norka Rios, Rita S. Suri, Marie‐Chantal Fortin

Notice bibliographique

RevueKidney360 · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalJewish General HospitalHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésPandemicThematic analysisPsychosocialMedicineHemodialysisHealth careQualitative researchSocial distancePersonal protective equipmentNursingDistressPublic healthFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryDiseaseClinical psychologySociologyPolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Hemodialysis workers' well-being and work were affected by the COVID-19 pandemics. Effective communication strategies and taking into account psychological distress are ways to mitigate the challenges faced by health care workers. Background The COVID-19 pandemic has disrupted health systems and created numerous challenges in hospitals worldwide for patients and health care workers (HCWs). Hemodialysis centers are at risk of COVID-19 outbreaks given the difficulty of maintaining social distancing and the fact that hemodialysis patients are at higher risk of being infected with COVID-19. During the COVID-19 pandemic, HCWs have had to face many challenges and stressors. Our study was designed to gain HCWs' perspectives on their experiences of the impacts of the COVID-19 pandemic in hemodialysis units. Methods Semistructured interviews were conducted with 22 HCWs (nurses, nephrologists, pharmacists, social workers, patient attendants, and security agents) working in five hemodialysis centers in Montreal, between November 2020 and May 2021. The content of the interviews was analyzed using thematic analysis. Results Four themes were identified during the interviews. The first was the impact of COVID-19 on work organization, regarding which participants reported an increased workload, a need for a consistent information strategy, and positive innovations such as telemedicine. The second theme was challenges associated with communicating and caring for dialysis patients during the pandemic. The third theme was psychological distress experienced by hemodialysis staff and the psychosocial impact of COVID-19 on their personal lives. The fourth theme was recommendations made by participants for future public health emergencies, such as maintaining public health measures, ensuring an adequate supply of protective equipment, and developing a consistent communication strategy. Conclusions During the first and second waves of the COVID-19 pandemic, HCWs working in hemodialysis units faced multiple challenges that affected their well-being and their work. To minimize challenges for HCWs in hemodialysis during a future pandemic, the health care system should provide an adequate supply of protective equipment, develop effective communication strategies, and take into account the psychological distress related to HCWs' professional and personal lives.

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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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