Video Conferencing With Residents and Families for Care Planning During COVID-19: Experiences in Canadian Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Government-mandated health and safety restrictions to mitigate the effects of coronavirus disease 2019 (COVID-19) intensified challenges in caring for older adults in long-term care (LTC) without family/care partners. This article describes the experiences of a multidisciplinary research team in implementing an evidence-based intervention for family-centered, team-based, virtual care planning-PIECESTM approach-into clinical practice. We highlight challenges and considerations for implementation science to support care practices for older adults in LTC, their families, and the workforce. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A qualitative descriptive design was used. Data included meetings with LTC directors and Registered Practical Nurses (i.e., licensed nurse who graduated with a 2-year diploma program that allows them to provide basic nursing care); one-on-one interviews with family/care partners, residents, Registered Practical Nurses, and PIECES mentors; and reflections of the academic team. The Consolidated Framework for Implementation Research provided sensitizing constructs for deductive coding, while an inductive approach also allowed themes to emerge. RESULTS: Findings highlighted how aspects related to planning, engagement, execution, reflection, and evaluation influenced the implementation process from the perspectives of stakeholders. Involving expert partners on the research team to bridge research and practice, developing relationships from a distance, empowering frontline champions, and adapting to challenging circumstances led to shared commitments for intervention success. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Lessons learned include the significance of stakeholder involvement throughout all research activities, the importance of clarity around expectations of all team members, and the consequence of readiness for implementation with respect to circumstances (e.g., COVID-19) and capacity for change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».