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Enregistrement W4282945584 · doi:10.1080/17482631.2022.2075532

“It’s the worst thing I’ve ever been put through in my life”: the trauma experienced by essential family caregivers of loved ones in long-term care during the COVID-19 pandemic in Canada

2022· article· en· W4282945584 sur OpenAlexafffundabout
Charlene H. Chu, Amanda Yee, Vivian Stamatopoulos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Studies on Health and Well-Being · 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-clésThematic analysisEmotional traumaPsychologyNursingMedicineSociologyPsychiatryQualitative researchSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Essential family caregivers (EFCs) of relatives living in long-term care homes (LTCHs) experienced restricted access to their relatives due to COVID-19 visitation policies. Residents' experiences of separation have been widely documented; yet, few have focused on EFCs' traumatic experiences during the pandemic. Objective: This study aims to explore the EFCs' trauma of being locked out of LTCHs and unable to visit their loved ones in-person during COVID-19. METHODS: Seven online focus groups with a total of 30 EFCs from Ontario and British Columbia, Canada were conducted as part of a larger mixed-method study. We used an inductive approach to thematic analysis to understand the lived experiences of trauma. RESULTS: Four trauma-related themes emerged: 1) trauma from prolonged separation from loved ones; 2) trauma from uncompassionate interactions with the LTCH's staff and administrators; 3) trauma from the inability to provide care to loved ones, and 4) trauma from experiencing prolonged powerlessness and helplessness. DISCUSSION: The EFCs experienced a collective trauma that deeply impacted their relationships with their relatives as well as their perception of the LTC system. Experiences endured by EFCs highlighted policy and practice changes, including the need for trauma-centred approaches to repair relational damage and post-pandemic decision-making that collaborates with EFCs.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,385 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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