Health care providers’ perceptions of burnout and moral distress during the COVID-19 pandemic: A qualitative study from Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study sought to describe feelings and perceptions of burnout and moral distress experienced by health care providers in the Canadian province of Saskatchewan during the COVID-19 pandemic. METHODS: This study was part of a larger mixed methods project, and we here report on the qualitative results relating to burnout and moral distress experienced by medical doctors, registered nurses and respiratory therapists. We used an exploratory, qualitative descriptive design involving one-one-one interviews with 24 health care providers. Interview data were analysed using a reflexive thematic analysis approach. RESULTS: We identified three overarching themes each for health care provider burnout and moral distress. Interviews revealed that providers experienced burnout through (i) increased expectations and (ii) unfavourable work environments, which led most of them to recognise (iii) a need to step back. Regarding moral distress, key themes were: (i) a sense of compromised care, (ii) feelings of bumping heads with authorities and patient families, and (iii) seeing patients make difficult decisions. CONCLUSION: Our study found that medical doctors, registered nurses and respiratory therapists working during the COVID-19 pandemic experienced and continue to experience significant burnout and moral distress. This was often driven by both institution- and system-level factors. There is a need for sustained investment to build and support a motivated health care workforce to prepare for future pandemics and health emergencies.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».