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Enregistrement W3177047340 · doi:10.1186/s12913-021-06606-x

‘Bare-bones’ to ‘silver linings’: lessons on integrating a palliative approach to care in long-term care in Western Canada

2021· article· en· W3177047340 sur OpenAlexaffabout
Denise Cloutier, Kelli Stajduhar, Della Roberts, Carren Dujela, Kaitlyn P. Roland

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensIsland HealthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careNursingMedicineFocus groupLong-term careNursing researchThematic analysisQuality of life (healthcare)Front lineHealth careGerontologyFamily medicineQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: 'Whole-person' palliative approaches to care (PAC) are important for enhancing the quality of life of residents with life-limiting conditions in long-term care (LTC). This research is part of a larger, four province study, the 'SALTY (Seniors Adding Life to Years)' project to address quality of care in later life. A Quality Improvement (QI) project to integrate a PAC (PAC-QI) in LTC was implemented in Western Canada in four diverse facilities that varied in terms of ownership, leadership models, bed size and geography. Two palliative 'link nurses' were hired for 1 day a week at each site over a two-year time frame to facilitate a PAC and support education and training. This paper evaluates the challenges with embedding the PAC-QI into LTC, from the perspectives of the direct care, or front-line team members. Sixteen focus groups were undertaken with 80 front-line workers who were predominantly RNs/LPNs (n = 25), or Health Care Aides (HCAs; n = 32). A total of 23 other individuals from the ranks of dieticians, social workers, recreation and rehabilitation therapists and activity coordinators also participated. Each focus group was taped and transcribed and thematically analyzed by research team members to develop and consolidate the findings related to challenges with embedding the PAC. RESULTS: Thematic analyses revealed that front-line workers are deeply committed to providing high quality PAC, but face challenges related to longstanding conditions in LTC notably, staff shortages, and perceived lack of time for providing compassionate care. The environment is also characterized by diverse views on what a PAC is, and when it should be applied. Our research suggests that integrated, holistic and sustainable PAC depends upon access to adequate resources for education, training for front-line care workers, and supportive leadership. CONCLUSIONS: The urgent need for integrated PAC models in LTC has been accentuated by the current COVID-19 pandemic. Consequently, it is more imperative than ever before to move forwards with such models in order to promote quality of care and quality of life for residents and families, and to support job satisfaction for essential care workers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0330,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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