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Enregistrement W4317035151 · doi:10.1089/pmr.2022.0051

Exploring the Barriers and Facilitators Experienced by Palliative Health Care Providers Working with Patients Experiencing Homelessness during the COVID-19 Pandemic

2023· article· en· W4317035151 sur OpenAlexafffundabout
Claire Rollans, Justine Baek, Gary Bloch, Joyce Nyhof‐Young, Trevor Morey, Naheed Dosani, Donna Spaner

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreWomen's College HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePalliative careNursingHealth carePsychologyVirologyPolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients experiencing homelessness not only have higher rates of medical complexity, comorbidity, and mortality, but also face barriers to accessing palliative care services. In structurally vulnerable populations with palliative care needs, these barriers are compounded, creating significant challenges for both patients and providers that have important health equity implications. Objective: The aim is to explore the experiences of palliative care providers working with patients experiencing homelessness during the COVID-19 pandemic and understand the barriers they faced in providing care, as well as facilitators that aided in the success of their teams. Methods: Seven health care providers from two Canadian palliative outreach teams involved in delivering palliative care services to patients experiencing homelessness during the COVID-19 pandemic participated in audio-recorded and transcribed videoconferencing interviews. Analysis was completed using generic descriptive thematic analysis. Results: Five key themes were identified: (1) factors negatively impacting patient health, (2) use of technology, (3) care provider emotions, (4) care provider education and advocacy, and (5) outreach team factors. Conclusion: Identified barriers during the pandemic included worsening of existing patient vulnerabilities, as well as challenges incorporating technology into care. Providers faced increased emotional burden, with a rise in workload, stress, fear, and grief. However, several facilitators allowed teams to provide high-quality care to this vulnerable population, including team support, interprofessional collaboration, and advocacy and education initiatives. The outreach model also proved to be a highly flexible, resilient, and adaptable model for providing care during the COVID-19 pandemic.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,267 · 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.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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