Impact of the COVID‐19 pandemic on moral distress of care home staff caring for people with dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Healthcare providers caring for people living with dementia may experience moral distress when faced with an ethically challenging situation, such as an inability to provide care that is consistent with their values. The COVID‐19 pandemic both created new and exacerbated pre‐existing factors which contributed to the experience of moral distress amongst healthcare providers in LTCHs. Method We conducted an online survey to examine changes in mortal distress during the first wave of the pandemic, its contributing factors and correlates, and its impact on the well‐being of LTCH staff. A total of 227 health care providers from LTCHs across Ontario, Canada completed the online survey. Using a Bayesian approach, we examined the associations between moral distress and staff demographics and roles, and characteristics of the LTCH in which they worked. Result More than 80% of LTCH healthcare providers working with people with dementia reported an increase in moral distress since the start of the pandemic. They frequently experienced physical and emotional symptoms related to moral distress more than once a week, with the most common symptoms being physical exhaustion (55%) powerlessness (39%), sadness/anxiety (38%) frustration/anger (31%), and difficulty sleeping (33%). There was no difference in the severity of distress by age, sex, role, or years of experience. The most common situations associated with moral distress were lack of activities and family visits, insufficient staffing and high turnover, and having to follow policies and procedures that were perceived to harm residents with dementia. Respondents working in not‐for‐profit or municipal homes reported less sadness/anxiety and feelings of not wanting to go to work than those in for‐profit homes. Front‐line staff were more likely to report not wanting to work than those in management or administrative positions. In the survey’s free‐text responses, respondents elaborated on the emotional impact of the change in care delivery for LTCH residents. Conclusion Moral distress increased during the pandemic, negatively affecting the well‐being of healthcare providers in LTCHs, with preliminary evidence suggesting that individual and systemic factors may intensify this negative effect.
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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».