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Enregistrement W4401947364 · doi:10.1177/23320249241267321

Facilitators, Barriers, Conditions, and Recommendations of Pediatric Nurses Reassigned to Adult Care During COVID-19 Pandemic: A Mixed Methods Study

2024· article· en· W4401947364 sur OpenAlexaboutno aff
Márcia Pestana‐Santos, Anita Catlin, Joana Maria Machado Mendes

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Surgical Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Association of Colleges of NursingSigma Theta Tau International
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineVirologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: To describe the conditions, facilitators, barriers, and recommendations of pediatric nurses reassigned to adult care during the COVID-19 pandemic. Background: During COVID-19 pandemic, nurses who were certified, received advanced education, and with years of experience in their fields were asked to, or mandated to, care for adult patients, often with COVID-19 and in intensive care units. Introduction: Nurses struggled with this transition worldwide. Literature searches reflected no guidance in specialty reassignment during a pandemic. Methods: International, mixed method, convergent study using GRAMMS Mixed Methods framework. Two instruments disseminated internationally during 2021 on Survey Monkey© in three languages: (1) Researcher-developed, validated, feelings, beliefs, circumstances, and recommendations survey, (2) Medical-surgical skills survey from Canadian Association of Schools of Nursing. Integrated quantitative and qualitative design for investigatory depth. Analysis using SocialSciences calculator© and Narrative Inquiry methodology. Meleis's Transitions theory provided framework. Results: A total of 122 nurses from 12 countries responded. Sixty-four percent of pediatric nurses reported they were mandated to work with adults with no choice; 64% received no preparation for change in specialty. Respondents reported suffering, absence of training to care for adults, lack of COVID-19 related skills such as care of ventilated patient, proning, mental health support, palliative care, or comforting families of the dying. Ninety-two percent recommended improvement, advising advance planning for transition in assignments, making transitions smoother, and diminishing number of transitions. National and international policies on floating supported the participants’ recommendations. Discussion: Study reports challenges experienced by nurses reassigned outside of their specialties without training or preparation and offers critical recommendations to ensure both nurse and patient safety during future disasters or pandemics. Conclusion/Implications Nursing and Health Policy: Planning for quality nursing care during transitions between specialties is possible. Staff nurses must be included, trained, and prepared. Literature on floating provides solid background for moving nurses between specialties.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,412 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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