Redeployment to COVID-19 Workforces: The Lived Experiences of Public Health Nurses
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has placed unprecedented strain on healthcare systems globally. Public health nurses (PHNs) have been especially impacted as many transitioned from non-clinical roles to the frontlines of the pandemic. Available research focuses predominately on redeployed healthcare providers within hospital-based environments, including critical care areas, with limited research within public health settings. The purpose of this study was to explore the lived experiences of PHNs redeployed to COVID-19 response.\nEight PHNs were recruited from two local public health units in southeastern Ontario using purposive sampling until data saturation was achieved. Semi-structured interviews were conducted, audio recorded and transcribed. Interview data were analyzed in NVivo using Interpretative Phenomenological Analysis. Transcriptions were systematically analyzed individually and then compared across different interviews to identify common themes and subthemes. The novelty of the COVID-19 pandemic presented as a storm for PHNs creating a host of unknowns and stressful environments. Participants shared their experiences of weathering the Storm, a prolonged pandemic response which led to unsustainable workplaces, personal obligations and stressors, and different levels of burnout. As the storm began to settle, the participants were left dealing with the aftermath of the storm, adapting to new practice environments and relearning pre-pandemic roles. Finally, participants shared reflections on a storm to remember, which comprised opportunities for personal growth, community connection, and leadership.\nUnderstanding the lived experiences of PHNs is critical to informing nursing practice and preparing for future pandemics at a health systems level. Knowledge from PHNs’ experiences can inform organizational policy on evidence-based staffing models, continuing education, and training for PHNs on an annual basis and facilitate management practice improvements including strength-based approaches to redeployment, and promotion of psychologically safe work environments. PHNs’ experiences must be considered in future public health emergencies to better support PHNs’ redeployment, prevent burnout, and protect communities in future public health emergencies.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».