“It never ends…”-A qualitative study of nurses’ experience of caring for hospitalised unvaccinated patients with COVID-19 in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: COVID-19 was considered a pandemic as of mid-March 2020 until May 2023. The first vaccine against COVID-19 gained approval at the end of 2020. Overall willingness to be vaccinated is high in Sweden, some people have refused the vaccine. The pandemic caused trauma to nurses around the world due to heavy workloads, deaths in the profession, and employers’ failure to prioritise nurses’ physical and mental well-being. This, together with hesitation to get vaccinated, might have affected nurses’ work. Therefore, it is important to investigate how nurses were affected during the COVID-19 pandemic and their work with unvaccinated patients. The aim was to explore nurses’ experience of caring for hospitalised unvaccinated patients with COVID-19.Methods: A qualitative approach was used to describe nurses’ perceptions and experiences. Nine semi-structured interviews were conducted in the spring of 2022. The study was set in two departments of infectious care at tertiary care emergency hospitals in Stockholm, Sweden. Results: The findings are presented with four themes: A difficult work situation; The strength of colleagues; Dealing with different opinions; and Lessons learned from the pandemic. Each theme has two subthemes.Conclusions: The nurses were often working under stress during the pandemic, and they showed signs of compassion fatigue, which affected the nurses and, by extension, their unvaccinated patients. For pandemics, epidemics and challenges to come, our findings show that there is a need for mandatory reflection and scenario-based training to increase resilience and competence and to prevent compassion fatigue.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».