“When you are working in this environment, you’re more likely to get sick”: Mapping Care Relationships in LTC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pandemic has shone a light on problems within the long-term care (LTC) sector. As was true prior to COVID-19, many of the present issues in LTC can be traced to challenging working conditions, such as persistent understaffing of care workers. Working short-staffed means rushing through care, while only satisfying the most basic bodily needs of the resident. This presentation shares early findings from a thematic analysis of interviews conducted with seven care workers as part of the “Mapping Care Relationships” stream of the Seniors –Adding Life to Years (SALTY) project, a pan-Canadian research program that maps how promising approaches to care relationships are organized and experienced in LTC. The purpose of the analysis was to understand how short-staffing is affecting the formation and preservation of meaningful staff-resident relations, and what the impact is on quality of care. Two overarching themes emerged: 1) a relationship between time and work-place illness, injury and violence; 2) a relationship between care worker autonomy and resident quality of care. When working conditions do not support workers in voicing and/or addressing challenges they experience in the workplace, whether this results from understaffing or hierarchical power structures, care workers’ ability to deliver even basic care is jeopardized, and resident and worker health and wellness are placed at risk. Themes are discussed in the context of COVID-19 in light of responses to outbreaks in LTC that have reduced the availability of care workers, family visitors and volunteers, and emphasized top-down and even militarized approaches to care management.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| 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 ».