COVID-19 Impact on Alberta Nursing Home Workers: An Interpretive Descriptive Study With Direct Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract COVID-19 has devastated the LTC sector, but we lack systematic information on the impact on frontline staff. Our research, a partnership with the continuing care branches of Alberta Health and Alberta Health Services, was aimed at assessing COVID-19 impacts on staffs’ well-being and quality of work-life and quality of care and life among residents. Here we report on staff. Using an interpretive descriptive approach, we interviewed 140 staff from January through April 2021, in 34 nursing homes. Facilities selected varied in ownership (public/private) and COVID-19 status (high, moderate, or low incidence). Virtual interviews focused on three key areas of impact: (a) staff mental and physical health, well-being, and work-life, (b) the facility, and (c) on residents. Interviews were analyzed using inductive content analysis. Dominant themes included a commitment of staff to resident wellbeing; a norm of stoicism in which accumulative stress of COVID-19 is recognized in participants’ private lives but not their work; the critical role of teamwork in managing extra workload associated with COVID-19 protocols; role flexibility, particularly managers’, enables workers to minimize interruptions to care activities; governmental wage subsidies and the restriction of workers to only one facility benefits residents and workers in terms of time and familiarity, but some health care aides faced a wage reduction of 30-40%. Alongside the research component, we regularly met with stakeholders and end-users to discuss emerging findings and potential areas needing urgent intervention, as well as longer-term programming as the impact of COVID-19 will persist for many years.
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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 | 0,016 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».