Staff perceptions of the consequences of COVID‐19 on quality of dementia care for residents in Ontario long‐term care homes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The first wave of the COVID-19 pandemic necessitated extensive infection control measures in long-term care (LTC) and had a significant impact on staffing and services. Anecdotal reports indicate that this negatively affected LTC residents' quality of care and wellbeing, but there is scarce evidence on the effects of COVID-19 on quality of dementia care in LTC. METHODS: From December 2020 to March 2021, we conducted a cross-sectional online survey among staff who worked in LTC homes in Ontario, Canada. Survey questions examined staffs' perceptions of the impact of COVID-19 on dementia quality of care during the initial wave of the COVID-19 pandemic (beginning 1 March 2020). RESULTS: There were a total of 227 survey respondents; more than half reported both worsened overall quality of care (51.3%) and worsening of a majority of specific quality of care measures (55.5%). Measures of cognitive functioning, mobility and behavioural symptoms were most frequently described as worsened. Medical and allied/support staff had the highest odds of reporting overall worsened quality of care, while specialized behavioural care staff and those with more experience in LTC were less likely to. LTC home factors including rural location and smaller size, staffing challenges, higher number of outbreaks and less COVID-19 preparedness were associated with increased odds of perceived worsening of quality of dementia care outcomes. CONCLUSIONS: These findings suggest that COVID-19 pandemic restrictions and related effects such as inadequate staffing may have contributed to poor quality of care and outcomes for those with dementia in LTC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».