Factors affecting the resilience of hospital medical staff during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Literature Search, G -Funds CollectionBackground.During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, most hospitals have faced a heavy load of patients.In this situation, it is very important to consider the resilience and endurance of medical staff, as well as to identify and investigate the relevant factors which can increase their resilience.Objectives.The aim of this study was to identify the factors affecting the resilience of hospital medical staff during the COVID-19 pandemic. Material and methods.The present study is a qualitative study using a semi-structured interview.Participants included doctors, nurses, clinicians and managers working in tertiary referral hospitals during the COVID-19 pandemic.Interviews were conducted as needed until data saturation was reached using the purposive sampling method.a total number of 20 people, including 6 physicians, 2 hospital managers, 7 nurses, 1 radiologist, 3 laboratory technicians and 1 clinical psychologist, were interviewed in 7 educational hospitals of the Kerman Province.Results.after data analysis and coding, 127 initial codes were identified.by reviewing the codes, 127 initial codes were merged by the research team, and 23 codes in 6 main categories, including Personal Factors (7 codes), Family-Related Factors (2 codes), Community-Related Factors (2 codes), Virus-Related Factors (2 codes), Organisational Factors (7 codes) and economical Factors (3 codes) were extracted. Conclusions.Paying attention to the identified factors on the maintenance of medical human resources in the form of the "Surge Capacity Programme" can increase the resilience of medical staff.Such measures pave the way for a better response to other threats similar to the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,007 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».