Exploring the Barriers and Facilitators Experienced by Palliative Health Care Providers Working with Patients Experiencing Homelessness during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».