The impact of the COVID-19 pandemic on primary care physicians and nurses in Nova Scotia: a qualitative exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has brought immense disruption worldwide, dramatically altering the ways we live, work and learn on a day-to-day basis; however, few studies have investigated this from the perspective of primary care providers. In this study, we sought to explore the experiences of primary care providers in the province of Nova Scotia, with the intention of understanding the impact of the COVID-19 pandemic on primary care providers' ability to provide care, their information pathways, and the personal and professional impact of the pandemic. METHODS: We conducted an exploratory qualitative research study involving semistructured interviews conducted via Zoom videoconferencing or telephone with primary care providers (physicians, nurse practitioners and family practice nurses) who self-identified as working in primary health care in Nova Scotia from June 2020 to April 2021. We performed a thematic analysis involving coding and classifying data according to themes. Emergent themes were then interpreted by seeking commonalties, divergence, relationships and overarching patterns in the data. RESULTS: Twenty-four primary care providers were interviewed. Subsequent analysis identified 4 interrelated themes within the data: disruption to work-life balance, disruptions to "non-COVID-19" patient care, impact of provincial and centralized policies, and filtering and processing an influx of information. INTERPRETATION: Our findings showed that managing a crisis of this magnitude requires coordination and new ways of working, balancing professional and personal life, and adapting to already implemented changes (i.e., virtual care). A specific primary care pandemic response plan is essential to mitigate the impact of future health care crises.
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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 | 0,000 |
| 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 ».