“I don’t know how we would have coped without it.” Understanding the Importance of a Virtual Hospital Visiting Program During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
As the COVID-19 pandemic reached Canada in full strength, the concept of allowing visiting to patients became an impossibility in most healthcare organizations. In March 2020, hospitals across Canada made the decision to close to visitors. This was a complicated decision which left admitted patients with very little option for connecting with family and friends other than through the telephone. In response, North York General Hospital launched a virtual family visiting (VFV) program across all inpatient units. Here we report the findings of a qualitative study of the program informed by an interpretive descriptive approach. Interviews were conducted with families who participated in the VFV program at North York General Hospital in Toronto, Canada during the first wave of the COVID pandemic. A total of 24 family members were interviewed. As anticipated, the family members were all extremely pleased with the opportunity to connect virtually and very satisfied with the VFV program. What was less anticipated was the anxiety and distress that families experienced in being separated from their loved ones. Our data analysis revealed 4 key themes which we have labeled (a) the unforeseen consequences of separation trauma, (b) increased vulnerability of patients and family, (c) a lifeline of human connection, and (d) the role of the facilitator as a connector. This work contributes significantly to a system-level understanding of the impact of imposed separation, increased vulnerability, and the importance of providing an alternative way for families to be present with their loved ones in these unprecedented times.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,039 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».