Psychosocial Challenges of the Coronavirus Disease-2019 Pandemic Among Frontline Health Care Providers and Their Coping Mechanisms at Mbarara Regional Referral Hospital, Southwestern Uganda
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background: As a novel global health pandemic, Coronavirus Disease-2019 (COVID-2019) has posed various challenges to frontline healthcare providers (FHCPs). This study explored the social and psychological challenges of COVID-19 to the FHCPs at Mbarara Regional Referral Hospital, southwestern Uganda. Methods: This was a cross-sectional study with a qualitative approach. Participants were purposively selected, consented, and interviewed. Interviews were audio-recorded and transcribed. Data were entered into NVivo 10 software and analyzed using a thematic analysis approach. Results: Fourteen FHCPs with diverse roles, including 8 men, were interviewed. Participants' median age was 38 years (range: 26-51 years) and eleven of them were married. The subjects' experiences were explored in relation to perceived social and psychological challenges of working during the COVID-19 pandemic, and coping mechanisms in the COVID-19 pandemic situation. The social challenges identified were burnout, domestic violence, and a financially constrained environment. A further, psychological challenge was anxiety, as well as fear and distress. FHCPs responded with a variety of coping mechanisms, including situational acceptance, religious coping, coping through emotional support of others, and bulk purchase of supply-constrained basic necessities. Conclusion: FHCPs experienced numerous social and psychological challenges, which negatively affected their quality of life amidst a wavering pandemic. As the pandemic rages on, creative and low-cost psychosocial interventions for FHCPs are needed, possibly including more formal peer support, and an improved flow of information about ongoing infectious disease control interventions, so FHCPs feel more knowledgeable about what is ahead.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle