The Canadian Long-Term Care Sector Collapse from COVID-19: Innovations to Support People in the Workforce
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic rattled Canada's long-term care (LTC) sector by exacerbating the ingrained systemic and structural issues, resulting in tragic consequences for the residents, family members and LTC staff.At the core of LTC's challenges is chronic under-staffing, leading to lower quality of care for residents and higher degrees of moral distress among staff.A rejuvenation of the LTC sector to support its workforce is overdue.A group of diverse and renowned researchers from across Canada set out to implement innovative evidenceinformed solutions in various LTC homes.Their findings call for immediate action from policy makers and LTC decision makers. PROMISING PRACTICE INTERVENTIONS* Co-lead authors. Key Takeaways• On top of the long-standing lack of resources, including the ever-existing staff shortages, long-term care (LTC) workers experienced an unprecedented increase in their workload during the pandemic without justifiable compensation -including a lack of sufficient time off and absence of communication to promote work-life balance.• All categories of LTC staff experienced immense moral distress, burnout and compassion fatigue due to high rates of COVID-19 cases and deaths of residents and staff, policy changes and staff turnover.A preventative approach where staffing is optimized and supports are readily available is necessary to prepare the LTC sector for another health crisis.• Decades of research have shown that strong evidence is not sufficient to change LTC policies and practices.A rejuvenation of the LTC sector urgently requires adequate staffing with access to competitive benefits, compensation and mental health supports to allow workers to effectively care for residents and effectively implement changes to improve LTC in Canada.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».