Long-Term Care Registered Dietitians’ Initial Response to the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At the outset of the global pandemic, long-term care (LTC) homes in Canada were captured in media reports as the centre of Canada’s COVID-19 epidemic. An estimated 80% of all COVID-19 deaths in Canada were associated with LTC outbreaks as of May 25, 2020. Infection control measures have swiftly changed the environment in many LTC homes for residents, workers, loved ones, and other supports. Registered Dietitians (RDs) are among the many care professionals working in LTC affected by these changes. The aim of this qualitative study was to examine the roles of RDs in supporting LTC residents during the initial phases of the pandemic. RDs faced remote practice, redeployment to address pandemic priorities, or cohorting to a sole practice site, yet were responsible for resident nutritional health. In-depth, web-based, semi-structured interviews with thirteen RDs working in LTC in a prairie province of Canada were used to explore the changes to work, challenges faced, impact on residents, and innovations in practice. The findings from this study capture nutrition and wellness-related implications of the COVID-19 pandemic within LTC homes. Examining the initial response of LTC RDs to the COVID-19 pandemic can help in planning for opportunities to support or enhance delivery of nutrition care in LTC homes, both in the context of the ongoing pandemic as well as future practice.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».