Long-term impact of COVID-19 pandemic: Moral tensions, distress, and injuries of healthcare workers
Notice bibliographique
Résumé
Given the longevity of the COVID-19 pandemic, it is important to address the perceptions and experiences associated with the progression of the pandemic. This narrative can inform future strategies aimed at mitigating moral distress, injury, and chronic stress that restores resilience and well-being of HCWs. In this context, a longitudinal survey design was undertaken to explore how health care workers are experiencing the COVID-19 pandemic over time. A qualitative design was employed to analyze the open ended survey responses using a thematic analysis approach. All physicians and staff at an academic health science centre in Toronto, Ontario, Canada were invited to participate in the survey. The majority of survey respondents were nurses and physicians, followed by researchers/scientists, administrative assistants, laboratory technicians, managers, social workers, occupational therapists, administrators, clerks and medical imaging technologists. The inductive analysis revealed three themes that contributed to moral tensions and injury: 1) experiencing stress and distress with staffing shortages, increased patient care needs, and visitor restrictions; 2) feeling devalued and invisible due to lack of support and inequities; and 3) polarizing anti- and pro-public health measures and incivility. Study findings highlight the spectrum, magnitude, and severity of the emotional, psychological, and physical stress leading to moral injury experienced by the healthcare workforce. Our findings also point to continued, renewed, and new efforts in enhancing both individual and collective moral resilience to mitigate current and prevent future moral tensions and injury.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».