Perspectives of Yukon’s frontline health care workers during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The perspectives of Yukon's nurses and physicians can determine what might mitigate burnout and strengthen the response to the COVID-19 pandemic and/or future health emergencies. The study was conducted in the Yukon Territory, Canada in two phases: completion of the Copenhagen Burnout Inventory (CBI), and in-depth oral interviews. This paper will discuss the results of the interviews. A hybrid thematic analysis of 38 interviews revealed five primary themes: personal impacts; work-related effects; client effects/patient care; perceptions of the territorial response to COVID-19; and recommendations for future pandemics. The loss of social connection and burden of childcare contributed to personal burnout. Stressful work environments, increased workload, limited resources and feeling undervalued contributed to job stress and work-related burnout. Healthcare workers ascribed meaning to their roles in improving community health , which may have mitigated client-related burnout. Systemic change is needed to ensure the healthcare workforce can maintain service delivery and respond to future pandemics. The response to COVID-19 was mounted on the backs of frontline healthcare workers who made personal sacrifices and worked to exhaustion to serve their patients. As the healthcare system and its workforce recover from the pandemic, the calls to support healthcare workers must be answered.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».