Entering the Nursing Workforce during a Pandemic: An Interpretive Phenomenological Analysis (IPA) Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In March of 2020, COVID-19 was declared to be a worldwide pandemic (WHO, 2022a). Since the pandemic was declared, various resources worldwide have been exhausted to accommodate the needs of the public; nurses have been significantly impacted by COVID. Although there is an overwhelming need for nurses to support the healthcare sector, there remains a critical worldwide shortage of nurses, including Registered Nurses (RNs), Registered Practical Nurses (RPNs) and Licensed Practical Nurses (LPNs). In the next decade, there will be a vacancy of 13 million nurses worldwide (Buchan et al., 2022). Novice nurses are graduating into a global pandemic that has exacerbated existing nursing shortage problems, unsafe patient ratios, increasing nursing vacancies, and severe burnout. Little is known about the lived experience of novice nurses working in this pandemic context. Research Question: What is the experience of novice nurses working during the COVID-19 pandemic in Ontario? Methods: A qualitative study was conducted, using Interpretive Phenomenological Analysis. Sample: 6 registered nurses were recruited who had graduated from a BScN program from 2019 to the present. The mean age was 25 years and the average number of years practicing nursing was 2.92 years. Semi-structured interviews were conducted, and data were analyzed. The overarching theme, COVID-19 as a catalyst was generated. Within this theme, three subthemes emerged: burnout, moral injury, and lack of nursing support. Conclusions: Burnout and lack of nursing support are concepts that have corroborated and added to pre-existing literature. Knowledge gleaned from this study has brought attention to moral injury and its negative psychological impact on novice nurses. Future research should focus on incidence and prevalence of moral injury in nurses in all areas of practice and education. Further, education and support of nurses should consider the development of coping skills that incorporate the tools of moral courage and moral resilience for all levels of nursing leadership.
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 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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».