Impact of the COVID-19 Pandemic on Nurses Working in Intensive Care Units: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic resulted in significant system strain, requiring rapid redeployment of nurses to intensive care units. Little is known about the impact of the COVID-19 pandemic and surge models on nurses. OBJECTIVE: To identify the impact of the COVID-19 pandemic on nurses working in intensive care units. METHODS: A scoping review was performed. Articles were excluded if they concerned nurses who were not caring for critically ill adult patients with COVID-19, did not describe impact on nurses, or solely examined workload or expansion of pediatric intensive care units. RESULTS: This search identified 417 unique records, of which 55 met inclusion criteria (37 peer-reviewed and 18 grey literature sources). Within the peer-reviewed literature, 42.7% of participants were identified as intensive care unit nurses, 0.65% as redeployed nurses, and 72.4% as women. The predominant finding was the prevalence of negative psychological impacts on nurses, including stress, distress, anxiety, depression, fear, posttraumatic stress disorder, and burnout. Women and members of ethnic minority groups were at higher risk of experiencing negative consequences. Common qualitative themes included the presence of novel changes, negative impacts, and mitigators of harm during the pandemic. CONCLUSIONS: Nurses working in intensive care units during the COVID-19 pandemic experienced adverse psychological outcomes, with unique stressors and challenges observed among both permanent intensive care unit and redeployed nurses. Further research is required to understand the impact of these outcomes over the full duration of the pandemic, among at-risk groups, and within the context of redeployment roles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».