Prevalence and drivers of nurse and physician distress in cardiovascular and oncology programmes at a Canadian quaternary hospital network during the COVID-19 pandemic: a quality improvement initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the prevalence and drivers of distress, a composite of burnout, decreased meaning in work, severe fatigue, poor work-life integration and quality of life, and suicidal ideation, among nurses and physicians during the COVID-19 pandemic. DESIGN: Cross-sectional design to evaluate distress levels of nurses and physicians during the COVID-19 pandemic between June and August 2021. SETTING: Cardiovascular and oncology care settings at a Canadian quaternary hospital network. PARTICIPANTS: 261 nurses and 167 physicians working in cardiovascular or oncology care. Response rate was 29% (428 of 1480). OUTCOME MEASURES: Survey tool to measure clinician distress using the Well-Being Index (WBI) and additional questions about workplace-related and COVID-19 pandemic-related factors. RESULTS: Among 428 respondents, nurses (82%, 214 of 261) and physicians (62%, 104 of 167) reported high distress on the WBI survey. Higher WBI scores (≥2) in nurses were associated with perceived inadequate staffing (174 (86%) vs 28 (64%), p=0.003), unfair treatment, (105 (52%) vs 11 (25%), p=0.005), and pandemic-related impact at work (162 (80%) vs 22 (50%), p<0.001) and in their personal life (135 (67%) vs 11 (25%), p<0.001), interfering with job performance. Higher WBI scores (≥3) in physicians were associated with perceived inadequate staffing (81 (79%) vs 32 (52%), p=0.001), unfair treatment (44 (43%) vs 13 (21%), p=0.02), professional dissatisfaction (29 (28%) vs 5 (8%), p=0.008), and pandemic-related impact at work (84 (82%) vs 35 (56%), p=0.001) and in their personal life (56 (54%) vs 24 (39%), p=0.014), interfering with job performance. CONCLUSION: High distress was common among nurses and physicians working in cardiovascular and oncology care settings during the pandemic and linked to factors within and beyond the workplace. These results underscore the complex and contextual aspects of clinician distress, and the need to develop targeted approaches to effectively address this problem.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».