Exploring the experience of family caregivers of children with medical complexity during COVID-19: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Children with medical complexity have been disproportionately impacted by the COVID-19 pandemic and the associated changes in healthcare delivery. The primary objective of this study was to gain a thorough understanding of the lived experiences of family caregivers of children with medical complexity during the pandemic. METHODS: We conducted semi-structured interviews with family caregivers of children with medical complexity from a tertiary pediatric hospital. Interview questions focused on the aspects of caregiving for children with medical complexity, impact on caregiver mental and physical well-being, changes to daily life secondary to the pandemic, and experiences receiving care in the healthcare system. Interviews were conducted until thematic saturation was achieved. Interviews were audio recorded, deidentified, transcribed verbatim, coded and analyzed using content analysis. RESULTS: Twelve semi-structured interviews were conducted. The interviews revealed three major themes and several associated subthemes: (1) experiences with the healthcare system amid the pandemic (lack of access to healthcare services and increased hospital restrictions, negative clinical interactions and communication breakdowns, virtual care use); (2) common challenges during the pandemic (financial strain, balancing multiple roles, inadequate homecare nursing); and (3) the pandemic's impact on family caregiver well-being (mental toll, physical toll). CONCLUSIONS: Family caregivers of children with medical complexity experienced mental and physical burden due to the intense nature of their caregiving responsibilities that were exacerbated during the pandemic. Our results highlight key priorities for the development of effective interventions to support family caregivers and their children.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».