Women healthcare workers, compassion fatigue, and the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This mixed-methods study focuses on women essential healthcare workers and their experiences of compassion fatigue during the COVID-19 pandemic. The pandemic exacerbated compassion fatigue levels in healthcare, a field predominantly comprised of women. The study used quantitative (survey) and qualitative methods (interviews). For the survey, I received 44 viable responses. These questions sought feedback on each participant’s experience with compassion fatigue, alterations to the services that they offered, and experiences with ever-changing regulations and restrictions. They also highlighted the unique struggles that participants potentially faced as caregivers and how they were able to balance the ever-changing demands. Survey participants were invited to participate in a follow-up interview. The interview questions focused on individual impacts and experiences in their role and their personal life exploring experiences of moral injury, guilt, and shame. Participants also reported on what support they had, and recommendations they had for the government, their employer, their managers, and the public. Eight women across Ontario completed the interview, which began with the Professional Quality of Life Scale (ProQOL). The six themes from the survey and interviews were, theme 1: The Impacts of the Pandemic on Participants’ Personal Lives including the Emotional and Mental Health Impacts of Compassion Fatigue, The Physical Impacts of Compassion Fatigue and The Impacts on Family, Theme 2: Participants Experiences with Moral Injury, Theme 3: Participant Feelings of Guilt and Shame, Theme 4: Supports Provided and Sought for their Well-Being, and Theme 5: Perceived Gaps and Limitations including The Experiences with the Federal and Provincial Government, Experiences with their Healthcare Employer and Experiences with the Public, and lastly, Theme 6: Recommendations for Improving Systems and Supports. The goal was to share information about women’s firsthand experiences with Compassion Fatigue. Although differences existed among participants, they shared the common perspective that the last few years were challenging personally and professionally. This study’s mixed methods design enabled this researcher to explore women healthcare workers’ direct firsthand experiences. This study contributes novel evidence that highlights women’s challenges and their recommendations for changes needed and future improvements in support provided to them by the healthcare system and workplaces.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».