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Enregistrement W4405514939 · doi:10.1186/s12912-024-02540-5

Nurses’ experiences with virtual care during the COVID-19 pandemic: a qualitative study in primary care

2024· article· en· W4405514939 sur OpenAlexaffabout
Crystal Vaughan, Lindsay Hedden, Julia Lukewich, Maria Mathews, Emily Gard Marshall, Leslie Meredith, Dana Ryan, Sarah Spencer, Suzanne Braithwaite, Jamie Wickett, Stan Marchuk, Émilie Dufour

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversité de MontréalDalhousie UniversityWestern UniversityUniversity of VictoriaTrent UniversitySimon Fraser UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineNursing researchNursing management2019-20 coronavirus outbreakPrimary careSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)NursingQualitative researchHealth informaticsFamily medicinePublic healthVirologyOutbreakDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, virtual care was used to deliver primary care services. Nurses contributed to primary care teams' capacity to deliver care virtually. This study explored nurses' roles in virtual care delivery in primary care and the barriers and facilitators that influenced their contributions. METHODS: We employed a qualitative descriptive approach and conducted semi-structured interviews with nurses representing each regulatory designation (i.e., Nurse Practitioners, Registered Nurses, Licensed/Registered Practical Nurses) working in primary care in four Canadian provinces (i.e., British Columbia, Ontario, Nova Scotia, and Newfoundland and Labrador). We performed thematic analysis on data related to the delivery of virtual care. RESULTS: We interviewed seventy-six nurses and identified three key themes and various sub-themes related to virtual nursing practice during the COVID-19 pandemic: (1) variable adoption of virtual care among nurses, (2) facilitators and barriers to virtual nursing practice, and (3) impacts of virtual delivery on care provision by nurses. Nurses' involvement in virtual care varied across designations and nurses recalled various facilitators and impediments that influenced their virtual care experience, such as guidance documents, funding models, and the availability of equipment. Virtual care influenced nurses' workflow, their ability to deliver patient-centred care, and their ability to bridge the care gap. CONCLUSIONS: Primary care teams are increasingly relying upon nurses to support virtual care delivery, emphasizing the need to understand nursing roles in virtual care. Primary care funding models should be leveraged to support nurses in virtual care delivery; and standardized learning opportunities and guidance documents focused on virtual care should be available to support primary care nurses and strengthen their contributions in future primary care teams that involve virtual nursing 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,385 · 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'admission2
Résumé présentoui

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