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Enregistrement W7001144356

The Impact of COVID-19 on Canadian Acute Care Nursing Professionals: An Integrative Review

2023· dissertation· en· W7001144356 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicAcute careInclusion (mineral)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careMental healthMEDLINEHealthcare system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The COVID-19 pandemic has put widespread pressures on the Canadian healthcare system. As infections soared and the healthcare system attempted to grapple with increased patient loads and acuity, nurses were impacted and, among other issues, began leaving the profession. Shortfalls of acute care staff have caused bed closures, service disruptions, and decreased access to timely patient care. In order to stem the tide of nurses exiting the profession, the system needs to change. Understanding the complexity of pandemic impacts on nurses is integral to making changes that will be most impactful as COVID-19 continues and as new pandemics occur. Purpose: To integrate the current evidence of COVID-19 impacts on Canadian acute care nurses. Method: This is an integrative review using Whittemore and Knafl’s framework. The databases searched were CINAHL, MEDLINE, Web of Science, and NIH. The search terms used were Canada/Canadian/Canadians, the name of each province, nurse/nurses/nursing, and COVID 19/SARS-CoV-2/coronavirus/cov-19. Search criteria were supported by a health sciences librarian. Twenty articles were found to meet inclusion criteria and contribute to an understanding of the impacts of the COVID-19 pandemic on acute care nurses specifically. Results: The current evidence has been synthesized into a conceptual framework which indicates the COVID-19 pandemic impacted acute care nurses in Canada through four main mechanisms: a) changes which sometimes occurred rapidly and frequently; b) access to needed resources; c) connections between nurses as well as others; and d) aspects of the infectious agent itself. The outcomes of the pandemic on nurses included positive effects, physical effects, emotional responses, leaving/attrition, and mental health disorders. As well, four significant mediating factors were identified as coping, making connections, learning and experience, and finding meaning. Application to Nursing: Nurses have been impacted by the COVID-19 pandemic in ways that are far-reaching and possibly long-term. Understanding how these impacts occur, can help in the formation of policies and procedures that can mitigate the effects and support nurses even during pandemic events.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0220,027
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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