Who is caring for nurses? A qualitative description of psychological influence of COVID-19 pandemic on RNs’ self-efficacy and job satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Working while undertaking graduate education in nursing is challenging at any time. During the COVID-19 pandemic, many nurses continued to work on the frontline while completing their graduate studies. Healthcare workers, including nurses, were routinely exposed to several types of psychological trauma during the COVID-19 pandemic. In this study, we seek to generate an understanding of the psychological influence of COVID-19 on registered nurses’ (RNs’) self-efficacy and job satisfaction while commencing graduate studies in nursing and working in clinical practice during the pandemic. A qualitative descriptive design was used to explore written reflections from 72 RNs enrolled in their first Master of Nursing graduate course at an online university. The RNs’ online discussion postings related to the impact of the pandemic on nursing. Data were analysed using content and thematic analysis. Analysis revealed five overriding themes around job satisfaction and self-efficacy: level of professional involvement and guilt, communication of information and leadership, psychological and physical wellbeing, the safety of self and others, and relationships to and within the nursing profession. Overall, a strong sense of kinship contributed to job satisfaction and self-efficacy. Findings confirmed the need for so-called “aftercare” for nurses by leadership and administrators. The impact of the COVID-19 pandemic has been considerable on the individual nurse’s sense of self-efficacy and job satisfaction, and this is particularly noted in nurses who commenced graduate studies during the 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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».