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Enregistrement W4310642595 · doi:10.1093/geront/gnac175

With COVID Comes Complexity: Assessing the Implementation of Family Visitation Programs in Long-Term Care

2022· article· en· W4310642595 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie Chamberlain, Grace Warner, Melissa K. Andrew, Mary Jean Hande, Emily Hubley, Lori E. Weeks, Janice Keefe

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityDalhousie UniversityTrent UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHealth CanadaMichael Smith Health Research BCCanadian Institutes of Health ResearchSaskatchewan Health Research FoundationHealthcare Excellence CanadaFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésTerm (time)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Long-term care2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Computer sciencePsychologyMedicineNursingVirologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic visitor restrictions to long-term care facilities have demonstrated that eliminating opportunities for family-resident contact has devastating consequences for residents' quality of life. Our study aimed to understand how public health directives to support family visitations during the pandemic were navigated, managed, and implemented by staff. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Guided by the Consolidated Framework for Implementation Research, we conducted video/telephone interviews with 54 direct care and implementation staff in six long-term care homes in two Canadian provinces to assess implementation barriers and facilitators of visitation programs. Equity and inclusion issues were examined in the program's implementation. RESULTS: Despite similar public health directives, implementation varied by facility, largely influenced by the existing culture and processes of the facility and the staff understanding of the program; differences resulted in how designated family members were chosen and restrictions around visitations (e.g., scheduling and location). Facilitators of implementation were good communication networks, leadership, and intentional planning to develop the visitor designation processes. However, the lack of consultation with direct care staff led to logistical challenges around visitation and ignited conflict around visitation rules and procedures. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Insights into the complexities of implementing family visitation programs during a pandemic are discussed, and opportunities for improvement are identified. Our results reveal the importance of proactively including direct care staff and family in planning for future outbreaks.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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