Health-care providers' experiences during the COVID-19 pandemic: lessons for leaders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this qualitative research study is to explore health-care providers' perspectives and experiences with a specific focus on supports reported to be effective during the COVID-19 pandemic. The overarching goal of this study is to inform leaders and leadership regarding provision of supports that could be implemented during times of crisis and in the future beyond the pandemic. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Data were collected by semi-structured, conversational interviews with a sample of 33 health-care professionals, including Registered Nurses, Nurse Practitioners, Registered Psychologists, Registered Dieticians and an Occupational Therapist. FINDINGS: Three major themes emerged from the interview data: (1) professional and personal challenges for health-care providers, (2) physical and mental health impacts on health-care providers and (3) providing supports for health-care providers. The third theme was further delineated into three sub-theses: formal resources and supports, informal resources and supports and leadership strategies. ORIGINALITY/VALUE: Health-care leaders are advised to pay attention to the voices of the people they are leading. It is important to know what supports health-care providers need in times of crisis. Situating the needs of health-care providers in the Carter and Bogue Model of Leadership Influence for Health Professional Wellbeing (2022) can assist leaders to deliberately focus on aspects of providers' wellbeing and remain cognizant of the supports needed both during a crisis and when circumstances are unremarkable.
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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 | 0,016 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».