Determining the Impact of COVID-19 on End-of-Life Experiences of Family Caregivers for People Living With Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract COVID-19 has impacted all of our lives, but the population most at risk are older adults. Family caregivers (FCGs) for people living with dementia (PLWD) face challenges in providing care, which are compounded with the introduction of COVID-19 public health policies. The purpose of this study was to examine the experiences of FCGs where the PLWD died during the COVID-19 pandemic. FCGs were invited to participate in an online survey to examine their caregiving experiences during the COVID-19 pandemic, with the option of participating in a follow-up focus group. Sixteen FCGs whose family members with dementia died during the pandemic participated in the survey. A follow-up focus group was conducted to further examine how COVID-19 policies impacted their role as a caregiver in long-term care (LTC) and affected their ability to grieve. The results of the survey and focus group suggest that a lack of role clarity and inadequate communication channels between the FCG and LTC due to COVID-19 increased the strain FCGs faced during end-of-life care. At the end of life, public policies, such as reduced or no visitation, led to feelings of inadequacy and regret. Several participants also expressed appreciation for completing Advanced Care Planning documentation prior to COVID-19. Based on these results, policymakers can help ease the increased turmoil faced by FCGs during end-of-life care in future public health emergencies by involving FCGs of PLWD in the decision-making process. The completion of Advanced Care Planning documentation can also ease the burden FCGs may experience during end-of-life 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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».