COVID-19 pandemic or chaos time management: first-line worker shortage – a qualitative study in three Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the successive waves of the COVID-19 pandemic, front-line care workers (FLCWs) -in this case, at long-term care facilities (LTCFs)- have been the backbone of the fight. The COVID-19 pandemic has disproportionately affected LTCFs in terms of the number of cases, deaths, and other morbidities, requiring managers to make rapid and profound shifts. The purpose of this study is to describe the effects of the pandemic on LTCF services offered and LTCFs staff dedicated to linguistic minorities in three Canadian provinces. METHODS: This qualitative descriptive study involved eleven managers and fourteen FLCWs, from six LTCFs of three Canadian provinces (New-Brunswick, Manitoba and Quebec). A qualitative content analysis was performed to identify key themes describing the effects of the COVID-19 pandemic on the services offered and the management of LTCFs staff. RESULTS: Based on participants' experiences, we identified three main categories of themes. These macro-themes are as follows: (i) organization and management of staff, (ii) communication and decision-making method, and (iii) staff support. CONCLUSION: The study highlighted the tremendous impact of COVID-19 on direct care staff in terms of the high risks associated with caring for LTCFs residents, which are exacerbated by absences and resignations (sometimes up to 50% of staff), resulting in higher resident to FLCWs ratios. Team members had to support each other, they also received accolades and appreciation from the residents.. Finally, the pandemic led to the rethinking of management procedures centred on a coordinated, inclusive and more hands-on management approach.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».