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Enregistrement W4226029120 · doi:10.31389/jltc.100

The Impact of Pandemic Management Strategies on Staff Mental Health, Work Behaviours, and Resident Care in One Long-Term Care Facility in British Columbia: A Mixed Method Study

2022· article· en· W4226029120 sur OpenAlexaffabout
Farinaz Havaei, Ibrahim K. Abu-Ghori, Yue Mao, Sabina Staempfli, Andy Ma, Maura MacPhee, Alison Phinney, David Keselman, Loren Tisdelle, Dan Galazka, Vicki Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingGeneralizability theoryMental healthContext (archaeology)Long-term carePandemicNursingHealth careMedicineWork (physics)WorkforcePsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceGeographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: To slow the spread of COVID-19 within the Canadian long-term residential care (LTRC) sector, a series of pandemic management strategies were introduced, including restricted visitation and single site employment. These strategies were enacted to prevent and control infection, resulting in unknown impact on direct care staff and staff capacity to deliver quality care or service. Objective: To explore staff reports of outcomes associated with LTRC pandemic management strategies, particularly their impact on LTRC staff mental health, work behaviours and quality of care or service provision. Method: This was a case study using mixed methods including a longitudinal survey and interviews with staff from one LTRC site in British Columbia. Survey data from 68 staff who participated in both survey times were analyzed using regressions with relative weight analysis. Semi-structured interviews were conducted with 26 LTRC staff and analyzed using content analysis. Findings: Survey data demonstrated that staff perceived the sick time policy and staffing levels as the most inadequate pandemic management strategies. Survey data also showed the visitation policy, the sick time policy and the single site employment policy were most significantly associated with negative outcomes to staff mental health, work behaviours and quality of care or service delivery. Qualitative data suggested connections between these policies and inadequate staffing levels and heavy workloads. Limitations: The study design along with the low response rate and the small sample size limits the generalizability of the findings to other settings. Implications: The development and implementation of pandemic management strategies must be informed by and give consideration to working conditions of LTRC staff including long standing systemic issues such as staffing shortages and heavy workloads.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,370 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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