Working Conditions Supporting Person-Centered Care of Persons Living with Dementia in Long-Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has underscored the importance of person-centered dementia care and working conditions that support such care in long-term care (LTC) home settings. Personal support workers (PSWs), known also as certified nursing assistants, provide the most direct formal care for persons living with dementia. However, little is known about the working conditions that enable person-centered care. Accordingly, the purpose of this study was to examine the working conditions and the impact of those conditions on PSWs in LTC homes. PSWs (N=39) employed at one of five LTC homes in southwestern Ontario, Canada participated in a series of one-hour focus groups before, during, and after Be-EPIC, a person-centred communication training program for formal caregivers of persons living with dementia. Using an interpretive description investigative framework, textual data from focus group conversation transcripts were open-coded into categories. Overarching themes were interpreted inductively. Study credibility was enhanced through investigator triangulation. Three themes emerged related to working conditions of PSWs: dementia care is complex, lack of trained staff to provide person-centered dementia care, and residents’ families are not situated in the residents’ care circle. Four themes emerged related to the impact of current working conditions of PSWs: occupational burnout, poor resident care, frustrated and disengaged families, and PSWs leave their role. The findings offer opportunities for employers to ameliorate working conditions to support person-centered care. We conclude with specific workplace recommendations that respond to the complexity of dementia care and the associated occupational stresses PSWs experience in the current LTC environment.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».