COVID-19 and Long-Term Care: the Essential Role of Family Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Those most at risk from severe COVID-19 infection are older adults; therefore, long-term care (LTC) facilities closed their doors to visitors and family caregivers (FCGs) during the initial wave of the COVID-19 pandemic. The most common chronic health condition among LTC residents is dementia, and persons living with dementia (PLWD) rely on FCGs to maintain their care provision. This study aims to evaluate the impact of visitor restrictions and resulting loss of FCGs providing in-person care to PLWD in LTC during the first wave of the COVID-19 pandemic. METHOD: An online survey and follow-up focus groups were conducted June to September 2020 (n=70). Mixed quantitative (descriptive statistics) and qualitative (thematic analysis) methods were used to evaluate study data. RESULTS: FCGs were unable to provide in-person care and while alternative communication methods were offered, they were not always effective. FCGs experienced negative outcomes including social isolation (66%), strain (63%), and reduced quality of life (57%). PLWD showed an increase in responsive behaviours (51%) and dementia progression. Consequently, 85% of FCGs indicated they are willing to undergo specialized training to maintain access to their PLWD. CONCLUSION: FCGs need continuous access to PLWD they care for in LTC to continue providing essential care.
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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 | 0,003 | 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 | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».