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Enregistrement W4392694769 · doi:10.1177/08445621241236665

Multidisciplinary First-Line Healthcare Leaders’ Roles and Experiences During the COVID-19 Pandemic in Ontario Canada

2024· article· en· W4392694769 sur OpenAlexaffvenueabout
Sue Bookey‐Bassett, Don Rose, Nancy Purdy, Kim A. Cook, Martha Harvey, Anthony Danial, Melanie Woodside, Michelle Belov

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalOntario Stroke NetworkProfessional Engineers OntarioPrincess Margaret Cancer CentreWest Park Healthcare CentreUniversity Health NetworkToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Multidisciplinary approachHealth care2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Healthcare systemPolitical scienceMedicineVirologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Throughout the COVID-19 pandemic, first-line healthcare leaders across the healthcare system played crucial roles leading, motivating, and supporting staff. PURPOSE: This study aims to describe multidisciplinary first-line healthcare leaders' experiences during the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada using transformational and crisis leadership theory. METHODS: A descriptive two-phase (quantitative & qualitative) design was conducted in the spring of 2021. Phase 1 employed an online survey sent via email to first-line leaders from various sectors who were members of healthcare professional associations in Ontario. Participants included nurse managers, professional practice leaders (e.g., occupational and physiotherapists), advanced practice nurses, and clinical educators. In Phase 2, a subset (n = 19) of the Phase 1 participants were interviewed to gain a deeper understanding of these leaders' experiences including role impact and support available. Semistructured individual interviews were conducted and recorded via Zoom©. Inductive and deductive analysis approaches identified key themes. This paper reports the qualitative findings from Phase 2. RESULTS: Leaders' behaviors were representative of the key dimensions of transformational and complexity leadership theories. Recommendations for leading during a crisis included: engaging in self-care activities to manage the personal impact of the crisis; teamwork and collaborative leadership; and support from fellow first-line leaders and senior leaders. Findings can inform healthcare leadership education programs designed to manage future crises for both academic and practice settings. CONCLUSION: Descriptions of first-line healthcare leaders' roles and experiences during multiple waves of the COVID-19 pandemic validated their important contributions within various health sectors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,320
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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