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Enregistrement W4313312503 · doi:10.1111/nhs.13012

Organizational support and <scp>Nurse–Physician</scp> collaboration during <scp>SARS‐CoV</scp>‐2 pandemic: A qualitative study

2022· article· en· W4313312503 sur OpenAlexaff
Hussan Zeb, Shahzad Inayat, Ahtisham Younas

Notice bibliographique

RevueNursing and Health Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisNursingWorkforcePandemicQualitative researchHealth carePsychologyOrganizational cultureMedicinePublic relationsSociologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health care professionals experienced multiple uncertainties during the pandemic. Exploring health care professionals' views about collaboration and organizational support can offer insights into organizational processes and issues during the pandemic. This research explored the perspectives of nurses and physicians about organizational support and nurse-physician collaboration during the SARS-CoV-2 pandemic. Using a qualitative descriptive design, interviews were conducted with nurses and physicians working in hospital settings. The interviews lasted for 24-61 min. Reflexive thematic analysis was used for data analysis. Nurses and physicians were disappointed with the organizational support, but they were satisfied with nurse-physician collaboration. The theme "Management Abusing Authority and Blaming the Victimized Workforce" included organizational nepotism, unethical managerial actions, and neglecting frontline workforce. Nurses and physicians supported each other in tackling the intensive and complex demands of the pandemic. The theme "Demonstrating Professional Humility and Overcoming Patient Care Issues at Hand" entailed subthemes - negotiating conflicts and prioritizing patient care, practicing kindness, and jointly managing conflicts with patients' families. Nurses and physicians reported frustrations with limited organizational support and abusive practices of managers. Still, they prioritized patient care needs and family-related conflicts over interprofessional tensions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,382 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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