An international survey of allied health & nursing professionals during the COVID‐19 pandemic: Perspectives on facilitators of & barriers to care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allied health and nursing professionals (AHNP) are integral members of transplant teams. During the COVID-19 pandemic, they were required to adapt to changes in their clinical practices. The goal of the present study was to describe AHNP perceptions concerning the impact of the pandemic on their roles, practice, and resource allocation. METHODS: An online survey was distributed globally via email by the International Pediatric Transplant Association to AHNP at transplant centers from September to December 2020. Responses to open-ended questions were collected using an electronic database. Using a thematic analysis approach, coding was conducted by three independent coders who identified patterns in responses, and discrepancies were resolved through discussion. RESULTS: The majority of respondents (n = 119) were from North America (78%), with many other countries represented (e.g., the United Kingdom, Europe, Australia, New Zealand, South Africa, and Central and South America). Four main categories of impacts were identified: (1) workflow changes, (2) the quality of the work environment, (3) patient care, and (4) resources. CONCLUSIONS: Participants indicated that the pandemic heightened existing barriers and resource challenges frequently experienced by AHNP; however, the value of team connections and opportunities afforded by technology were also highlighted. Virtual care was seen as increasing healthcare access but concerns about the quality and consistency of care were also expressed. A notable gap in participant responses was identified; the vast majority did not identify any personal challenges connected with the pandemic (e.g., caring for children while working remotely, personal stress) which likely further impacted their experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».