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Enregistrement W4311587855 · doi:10.2196/40209

Experiences of Health Care Professionals Working Extra Weekends to Reduce COVID-19–Related Surgical Backlog: Cross-sectional Study

2022· article· en· W4311587855 sur OpenAlexaffvenue
Clyde Matava, Jeannette So, Alomgir Hossain, Simon P. Kelley

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePerioperativeJob satisfactionLogistic regressionCross-sectional studyPandemicElective surgeryWeekend effectHealth careFamily medicineNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the quiescent periods of the COVID-19 pandemic in 2020, we implemented a weekend-scheduled pediatric surgery program to reduce COVID-19-related backlogs. Over 100 staff members from anesthesiologists to nurses, surgeons, and administrative and supporting personnel signed up to work extra weekends as part of a novel weekend elective pediatric surgery program to reduce COVID-19-related backlog: Operating Room Ramp-Up After COVID-19 Lockdown Ends-Extra Lists (ORRACLE-Xtra). OBJECTIVE: In this study, we sought to evaluate staff perceptions and their level of satisfaction and experiences with working extra scheduled weekend elective surgical cases at the end of the 3-month pilot phase of ORRACLE-Xtra and identify key factors for participation. METHODS: Following the pilot of ORRACLE-Xtra, all perioperative staff who worked at least 1 weekend list were invited to complete an online survey that was developed and tested prior to distribution. The survey collected information on the impact of working weekends on well-being, overall satisfaction, and likelihood of and preferences for working future weekend lists. Logistic regression was used to estimate the association of well-being with satisfaction and willingness to work future weekend lists. RESULTS: A total of 82 out of 118 eligible staff responded to the survey for a response rate of 69%. Staff worked a median of 2 weekend lists (IQR 1-9). Of 82 staff members, 65 (79%) were satisfied or very satisfied with working the extra weekend elective lists, with surgeons and surgical trainees reporting the highest levels of satisfaction. Most respondents (72/82, 88%) would continue working weekend lists. A sense of accomplishment was associated with satisfaction with working on the weekend (odds ratio [OR] 19.97, 95% CI 1.79-222.63; P=.02) and willingness to participate in future weekend lists (OR 17.74, 95% CI 1.50-200.70; P=.02). Many (56/82, 68%) were willing to work weekend lists that included longer, more complex cases, which was associated with a sense of community (OR 0.12, 95% CI 0.02-0.63; P=.01). CONCLUSIONS: Staff participating in the first 3 months of the ORRACLE-Xtra program reported satisfaction with working weekends and a willingness to continue with the program, including doing longer, more complex cases. Institutions planning on implementing COVID-19 surgical backlog work may benefit from gathering key information from their staff.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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