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Enregistrement W4223551580 · doi:10.1177/07334648221081850

Poor and Lost Connections: Essential Family Caregivers’ Experiences Using Technology with Family Living in Long-Term Care Homes during COVID-19

2022· article· en· W4223551580 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensOntario Tech UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCentre for Aging + Brain Health Innovation
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Thematic analysisLong-term careGeographySociologyNursingMedicineQualitative researchSocial scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Long-term care homes (LTCHs) restricted essential family caregivers’ (EFCs) visitations during COVID-19, and virtual visits using technology were used. Objective: To understand EFCs’ virtual visitations experiences during COVID-19 in two Canadian provinces. Methods: Seven focus groups were conducted with EFCs. Thematic analysis was used to identify themes at micro, meso, and macro levels. Results: Four themes were found: 1) a lack of technology and infrastructure; 2) barriers to scheduling visitations; 3) unsuitable technology implementation; and 4) inability of technology to adapt to residents’ needs. Discussion: Virtual visitations showcased a confluence of micro, meso, and macro factors that, in some cases, negatively impacted the EFCs, residents, and the relationship between EFCs and residents. Structural and home inequities within and beyond the LTCH impacted the quality of technology-based visitations, underscoring the need to support technology infrastructure and training to ensure residents are able to maintain relationships during visitation bans. Conclusion: EFCs’ experiences of technology-based visitations were impacted by structural vulnerabilities of the LTCH sector.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle