Untold Stories of the ER : Providing Care During the COVID-19 Pandemic as Narrated by Emergency Room Nurses in Toronto, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
As the COVID-19 pandemic has taken hold of Toronto, Ontario, Canada, and the world, it has highlighted many challenges healthcare workers face. Those nurses working in the emergency room (ER), settings that are under normal circumstances unpredictable and acute, have been particularly affected. This research aimed to explore the stories ER nurses tell to describe their experiences of working during the COVID-19 pandemic in Toronto, Canada. Narrative methodology was used to understand the thoughts, feelings, and problems facing ER nurses. The research study includes the stories of three Toronto-based ER nurses who share their experiences of working during the COVID-19 pandemic. Participants were interviewed twice, and data was analysed using the three-dimensional narrative inquiry space of time, sociality, and place. Plotlines of 'before they were heroes', 'hero', 'fall from grace', 'villain' and 'to be continued', organized each story. Resounding narrative threads emerged across the three narrative accounts and are presented as understandings. Threads that resonated across the stories include mistrust in leadership, fear and isolation, expectations and duty to care, nursing shortages, personal safety and PPE, workload and stress, moral and psychological distress, and lost voice. The findings of this inquiry offer a new context for understanding the thoughts, feelings, and problems facing ER nurses working in Toronto during the COVID-19 pandemic in a way that preserves, values, and respects the voices and stories of the nurses themselves, thus allowing for emotional healing while offering insight for nursing education, practice, and research.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».