Complexity of Nurse Practitioners’ Role in Facilitating a Dignified Death for Long-Term Care Home Residents during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Due to the interplay of multiple complex and interrelated factors, long-term care (LTC) home residents are increasingly vulnerable to sustaining poor outcomes in crisis situations such as the COVID-19 pandemic. While death is considered an unavoidable end for LTC home residents, the importance of facilitating a good death is one of the primary goals of palliative and end-of-life care. Nurse practitioners (NPs) are well-situated to optimize the palliative and end-of-life care needs of LTC home residents. This study explores the role of NPs in facilitating a dignified death for LTC home residents while also facing increased pressures related to the COVID-19 pandemic. The current exploratory qualitative study employed a phenomenological approach. A purposive sample of 14 NPs working in LTC homes was recruited. Data were generated using semi-structured interviews and examined using thematic analysis. Three categories were derived: (a) advance care planning and goals of care discussions; (b) pain and symptom management at the end-of-life; and (c) care after death. The findings suggest that further implementation of the NP role in LTC homes in collaboration with LTC home team and external partners will promote a good death and optimize the experiences of residents and their care partners during the end-of-life journey.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».