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Enregistrement W4398139099 · doi:10.3390/healthcare12101050

From Crisis to Opportunity: A Qualitative Study on Rehabilitation Therapists’ Experiences and Post-Pandemic Perspectives

2024· article· en· W4398139099 sur OpenAlexafffundabout
Marianne Saragosa, Farwa Goraya, Frances Serrano, Behdin Nowrouzi‐Kia, Sara J. T. Guilcher, Yasmin Abdul Aziz, Basem Gohar

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoLaurentian UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésThematic analysisSnowball samplingWorkforceFocus groupMental healthQualitative researchPsychologyNursingHealth careMental distressRehabilitationPublic relationsMedical educationMedicinePolitical scienceSociologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rehabilitation therapists (RTs) have developed substantial mental health problems since the pandemic. Our study aimed to understand the experience of COVID-19 on occupational therapists and physiotherapists practicing in Canada, how the pandemic may have affected care delivery, and to identify new learnings articulated by RTs. A qualitative descriptive study design guided data collection through one-on-one interviews, dyadic interviews, and focus groups. We recruited active RTs across Canada, advertising on professional practice networks and social media platforms and using snowball sampling. Forty-nine RTs representing seven Canadian provinces participated. The four overarching themes developed using thematic analysis were (1) navigating uncertainty along with ever-changing practices, policies, and attitudes, (2) morphing roles within a constrained system, (3) witnessing patients suffering and experiencing moral distress, and (4) recognizing the personal toll of the pandemic on self and others, as well as lessons learned. Our study demonstrated that many RTs suffered moral distress, poor mental health, and some from challenging financial situations, especially those in the private sector. They also expressed a resilient attitude in response to these stressors. Implications in the future include identifying promising communication strategies that could act as protective factors, addressing workforce constraints and diminishing resources through innovative models of care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,605
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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