Who’s in the House? Staffing in Long-Term Care Homes Before and During COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Critical gaps exist in our knowledge on how best to provide quality person-centered care to long-term care (LTC) home residents which is closely tied to not knowing what the ideal staff is complement in the home. A survey was created on staffing in LTC homes before and during the COVID-19 pandemic to determine how the staff complement changed. Perspectives were garnered from researchers, clinicians, and policy experts in eight countries and the data provides a first approximation of staffing before and during the pandemic. Five broad categories of staff working in LTC homes were as follows: (1) those responsible for personal and support care, (2) nursing care, (3) medical care, (4) rehabilitation and recreational care, and (5) others. There is limited availability of data related to measuring staff complement in the home and those with similar roles had different titles making it difficult to compare between countries. Nevertheless, the survey results highlight that some categories of staff were either absent or deemed non-essential during the pandemic. We require standardized high-quality workforce data to design better decision-making tools for staffing and planning, which are in line with the complex care needs of the residents and prevent precarious work conditions for staff.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».