Rural nurses experiences during covid-19
Notice bibliographique
Résumé
Background COVID-19 brought about unprecedented changes to health care systems, putting a strain on nurses, including those in rural hospitals. The accounts of nurses who worked during COVID-19 can help to increase understanding of this strain and how nurses can be supported during such crises. The aim of this study was to increase the understanding of rural acute care nurses’ experiences during COVID-19 and identify what challenged and supported them. Methods This study was completed using a qualitative description design, supported by the Society-to-Cells Resilience Theory. Convenience sampling was used to recruit participants with a target sample size of 10-30 nurses. Semi-structured interviews were conducted between March and May of 2023 via Zoom software; lasting from 60 to 90 minutes each. Content analysis was conducted by the primary researcher, with checks by a secondary researcher on two interviews for coding accuracy. Results Six Ontario rural acute care nurses participated in the study. Three related categories of factors emerged from the analysis; individual, workplace, and community factors. At the individual level, nurses faced social isolation, but were supported by their family and their own optimism. A key workplace factor that contributed to their distress was poor working conditions, including ineffectual management. However, they were supported emotionally by their coworkers. Lastly, the community could have a positive or negative effect depending on how supportive they were of nurses during COVID-19. Conclusion Strong support systems, resource availability in the workplace, and active and supportive management increased nurses’ well-being and resilience in the rural workplace. These findings can be used to inform future policy and management decisions in rural workplaces, especially during times of crisis, to prevent turnover and worsened mental health in rural nurses.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».