Social work practice for COVID-19 in the acute hospital setting: Recommendations for psychosocial assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The global coronavirus SARS-CoV2 (COVID-19) pandemic outbreak caused immediate, far-reaching social schisms and created unprecedented challenges for hospital social work services worldwide. Existing hospital disaster plans were inadequately equipped for pandemics and organisational plans needed to quickly adapt to respond to the increased clinical demands and unique logistical considerations triggered by the virus. Literature reviews provided little in the way of precise guidance for practitioners. Hospital social workers responded not only to a new cohort of patients, but also to all patients affected by the societal repercussions of the pandemic and by governments’ attempts to mitigate the impacts of the virus. Psychosocial assessments, the bedrock of social work intervention, needed to adapt and evolve to encompass and address the exacerbation of existing social risks in new ways. This article originated from the authors’ interest in identifying practice implications for hospital social work during the COVID-19 pandemic. The authors briefly outline the distinct impact of COVID-19 on psychosocial issues such as domestic and family violence, elder abuse, child protection, financial stress and social isolation. They create a forum of international hospital social work centres to develop a consensus approach for addressing these issues in the context of a social work psychosocial assessment.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».