Death in Long-Term Care: Focus Groups and Interviews Identify Strategies to Alleviate Staff Burnout
Notice bibliographique
Résumé
<strong>Context:</strong> Interdisciplinary long-term care staff are being challenged with increasing numbers of resident deaths as well as complex resident and family needs. Studies warn that staff responses to the stress generated by residents’ deaths can lead to increased ill health, sick time, burnout, and attrition. <strong>Objectives:</strong> To alleviate and prevent workplace stress and burnout in staff related to long-term care resident deaths. <strong>Methods:</strong> Participatory action research design. Qualitative individual interviews and focus groups were carried out within five long-term care homes, Vancouver, British Columbia, Canada. <strong>Findings:</strong> Two key themes emerged: Challenges Staff Experienced and Supporting Action Strategies. Challenges are reported under five sub-themes: 1) Differing Expectations, 2) Communication, 3) Acknowledgement, 4) Support, and 5) Education. Supporting Action Strategies to minimize the impact of resident death on staff are presented under four sub-themes: 1) the Individual: Practice self-care, awareness, mindfulness; 2) Team: Enhance end-of-life comfort for residents, strengthen support for families, maximize the use of palliative and spiritual care; 3) Organization: Nurture supportive leadership, improve communication, education, resources and 4) Higher learning: Build palliative care/emotional preparation into the curriculum and promote long-term care as a specialist area of healthcare. <strong>Limitations:</strong> Results may not generalize to other practice contexts; long-term care homes studied are part of a faith-based organization. <strong>Implications:</strong> Long-term care policy and system changes are needed to support interdisciplinary care staff and provide them with tools, resources, and supports to prevent burnout and cope with the increasing stress of working in long-term care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».