Factors Associated With the Quality of Life of Nursing Home Residents During the COVID-19 Pandemic: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Quality of life (QoL) of nursing home (NH) residents is critical, yet understudied, particularly during the COVID-19 pandemic. Our objective was to examine whether COVID-19 outbreaks, lack of access to geriatric professionals, and care aide burnout were associated with NH residents' QoL. DESIGN: Cross-sectional study (July to December 2021). SETTING AND PARTICIPANTS: We purposefully selected 9 NHs in Alberta, Canada, based on their COVID-19 exposure (no or minor/short outbreaks vs repeated or extensive outbreaks). We included data for 689 residents from 18 care units. METHODS: We used the DEMQOL-CH to assess resident QoL through video-based care aide interviews. Independent variables included a COVID-19 outbreak in the NH in the past 2 weeks (health authority records), care unit-levels of care aide burnout (9-item short-form Maslach Burnout Inventory), and resident access to geriatric professionals (validated facility survey). We ran mixed-effects regression models, adjusted for facility and care unit (validated surveys), and resident covariates (Resident Assessment Instrument-Minimum Data Set 2.0). RESULTS: Recent COVID-19 outbreaks (β = 0.189; 95% CI: 0.058-0.320), higher proportions of emotionally exhausted care aides on a care unit (β = 0.681; 95% CI: 0.246-1.115), and lack of access to geriatric professionals (β = 0.216; 95% CI: 0.003-0.428) were significantly associated with poorer resident QoL. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Policies aimed at reducing infection outbreaks, better supporting staff, and increasing access to specialist providers may help to mitigate how COVID-19 has negatively affected NH resident QoL.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».