Development and dissemination of an ethical guidance and person‐centred isolation care planning tool to support the care of people with dementia during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term care (LTC) residents have been disproportionately impacted by the COVID-19 pandemic, both from the virus itself and the restrictions in effect for infection prevention and control. Many barriers exist in LTC to prevent the effective isolation of suspect or confirmed COVID-19 cases. Furthermore, these measures have a severe impact on the well-being of LTC residents. Our aim was to develop a guide for long-term care to address the ethical challenges associated with isolating dementia patients during the pandemic. The Dementia Isolation Toolkit (DIT) was developed by members of the research team in partnership with LTC stakeholders to address: 1) the practical challenges of isolating or quarantining people with dementia in a compassionate, safe, and effective manner; and 2) the need for ethical guidance to support decision-making regarding isolation and infection control in LTC, to prevent indecision and moral distress. To develop the DIT the team reviewed and synthesized the literature on pandemic ethics in a plain-language document, which was then reviewed by our partners and stakeholders. The final ethical guidance tool includes a discussion of the ethics around infection control measures in a pandemic, an ethical decision-making tool, and a person-centred isolation care planning tool. The ethical guidance tool has been downloaded more than 6500 times since it was published (bit.ly/dementiatoolkit), and has been disseminated internationally. The worksheets are being used during outbreaks to support care and decision-making, as well as proactively, to prepare for outbreaks by developing isolation care plans. There is a need for support for ethical decision-making in the context of a pandemic, particularly in settings such as LTC. Future studies will evaluate the implementation of the tool and its impact in addressing moral distress in health care providers in long-term care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».