Punctuated Entropy in the ICU During COVID-19: Team Nursing and Burnout
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe novel demands on hospital capacity arising from the COVID-19 pandemic revealed already-existing systemic weaknesses. Intensive care units experienced a sustained surge capacity and were forced to introduce modified standards of care and practices.PurposeIn this article we use punctuated entropy as a conceptual lens to reveal the impact of the COVID-19 pandemic on Ontario hospitals by drawing attention to the cumulative impact of repeated disaster events on their capacity to recover.MethodsThis qualitative instrumental case study took place at a Medical-Surgical Intensive Care Unit in a university-affiliated teaching community hospital in a large urban center in Ontario, Canada. Twelve healthcare professionals from the ICU participated in in-depth semi-structured interviews.ResultsIn-depth interviews with healthcare providers revealed an already-vulnerable system and the disproportionate impact of COVID-19 on the nursing workforce, compounding pre- burnout and compassion injury.ConclusionThe structure of intensive care and the dynamics of collaborative practices within ICUs are subject to continual reconfiguration, potentially leading to punctuated entropy - a permanent state of a lack of capacity to recover. Disaster recovery planning in healthcare services delivery should not be focussed simply on navigating the 'temporary' effects of a single event, but rather on how the event interacts with the already existing 'pathological' state of the healthcare system. In this way solutions to longitudinal systemic problems in ICU healthcare delivery can be anticipated and plans for mitigation can be put in place.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».