Navigating the Storm
Notice bibliographique
Résumé
Nominal research illustrates the lived experience of intensive care unit registered nurses during the COVID pandemic. Palliative care team leaders and nurse researchers designed this cross-sectional study to discover opportunities for palliative care team members to enhance the experience of nurses who cared for critically ill patients during this challenging time. The study aimed to compare the effect of caring for patients in COVID versus non-COVID units. Surveys were distributed after the area's initial COVID patient influx. Questions included general demographics, the Professional Quality of Life survey instrument (measuring compassion satisfaction, burnout, and secondary traumatic stress), and open-ended questions to identify protective factors and unique challenges. Across 5 care settings with 311 nurses eligible for the study in total, 90 completed the survey. The population consisted of COVID-designated unit nurses (n = 48, 53.33%) and non-COVID unit nurses (n = 42, 46.67%). Analysis between COVID-designated and non-COVID units revealed significantly lower mean compassion scores and significantly higher burnout and stress scores among those working within COVID-designated units. Despite higher levels of burnout and stress and lower levels of compassion, nurses identified protective factors that improved coping and described challenges they encountered. Palliative care clinicians used insights to design interventions to mitigate identified challenges and stressors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».