Lessons learned from the experiences and perspectives of frontline healthcare workers on the COVID-19 response: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, healthcare systems and healthcare workers (HCWs) faced significant demands and unique challenges. In this qualitative study, we explore the effects of the COVID-19 public health policies on British Columbia's frontline HCWs, describe what worked in the management of the pandemic, and elucidate the lessons learned that could be applied to future pandemic preparedness, recovery and response. METHODS: This qualitative descriptive study is part of a larger, national multi-case study on pandemic policy communication and uptake. Semi-structured interviews were conducted from November 2020- June 2021 with fourteen HCWs working in long-term care (LTC), acute care and public health settings. Data were inductively coded, and analyzed following a resilience framework for public health emergency preparedness, which emphasizes the essential elements of a public health system, vital to all phases of health emergency management, readiness, response and recovery. RESULTS: HCWs experienced confusion, frustration, uncertainty, anxiety, fatigue and stress, during the pandemic and detailed challenges that affected policy implementation. This included communication and coordination inconsistencies between the province and regional health authorities; lack of involvement of frontline staff in pandemic planning; inadequate training and support; inadequate personal protective equipment resource capacity and mobilization; and staffing shortages. HCWs recommended increased collaboration between frontline staff and policy makers, investment in preparing and practicing pandemic plans, and the need for training in emergency management and infection prevention and control. CONCLUSIONS: Pandemic planning, response and recovery should include inputs from actors/key stakeholders at the provincial, regional and local levels, to facilitate better coordination, communication and outcomes. Also, given the critical roles of frontline HCWs in policy implementation, they should be adequately supported and consideration must be given to how they interpret and act on policies. Bi-directional communication channels should be incorporated between policymakers and frontline HCWs to verify the appropriate adoption of policies, reflective learning, and to ensure policy limitations are being communicated and acted upon by policy makers.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».