Impact of the single site order in LTC: exacerbation of an overburdened system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The long-term care (LTC) sector has been at the epicentre of COVID-19 in Canada. This study aimed to understand the impact that the Single Site Order (SSO) had on staff and leadership in four LTC homes in the Lower Mainland of British Columbia, Canada. METHODS: A mixed method study was conducted by analyzing administrative staffing data. Overtime, turnover, and job vacancy data were extracted and analyzed from four quarters before (April 2019 - March 2020) and four quarters during the pandemic (April 2020 - March 2021) using scatterplots and two-part linear trendlines across total direct care nursing staff and by designation (i.e., registered nurses (RNs), licenced practical nurses (LPNs) and care aids (CAs)). Virtual interviews were conducted with a purposive sample of leadership (10) and staff (18) from each of the four partner care homes (n = 28). Transcripts were analyzed in NVivo 12 using thematic analysis. RESULTS: Quantitative data indicated that the total overtime rate increased from before to during the pandemic, with RNs demonstrating the steepest rate increase. Additionally, while rates of voluntary turnover showed an upward trend before the pandemic for all direct care nursing staff, the rate for LPNs and, most drastically, for RNs was higher during the pandemic, while this rate decreased for CAs. Qualitative analysis identified two main themes and sub-themes: (1) overtime (loss of staff, mental health, and sick leave) and (2) staff turnover (the need to train new staff, and gender/race) as the most notable impacts associated with the SSO. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that the outcomes due to COVID-19 and the SSO are not equal across nursing designations, with the RN shortage in the LTC sector highly evident. Quantitative and qualitative data underscore the substantial impact the pandemic and associated policies have on the LTC sector, namely, that staff are over-worked and care homes are understaffed.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».