Providing palliative and end-of-life care in long-term care during the COVID-19 pandemic: a qualitative study of clinicians’ lived experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A disproportionate number of COVID-19-related deaths in Canada occurred in long-term care homes, affecting residents, families and staff alike. This study explored the experiences of long-term care clinicians with respect to providing palliative and end-of-life care during the COVID-19 pandemic. METHODS: We used a qualitative research approach. Long-term care physicians and nurse practitioners (NPs) in Ontario, Canada, participated in semistructured interviews between August and September of 2021. Interviews were undertaken virtually, and results were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Twelve clinicians (7 physicians and 5 NPs) were interviewed. We identified 5 themes, each with several subthemes: providing a palliative approach to care, increased work demands and changing roles, communication and collaboration, impact of isolation and visitation restrictions, and impact on the providers' personal lives. Clinicians described facing several concurrent challenges, including the uncertainty of COVID-19 illness, staffing and supply shortages, witnessing many deaths, and distress caused by isolation. These resulted in burnout and feelings of moral distress. Previous training and integration of the palliative care approach in the long-term care home, access to resources, increased communication and interprofessional collaboration, and strong leadership mitigated the impact and led to improved palliative care and a sense of pride while facing these challenges. INTERPRETATION: The pandemic had a considerable impact on clinicians caring for residents in long-term care homes at the end of life. It is important to address these lived experiences and use the lessons learned to identify strategies to improve palliative care in long-term care homes and reduce the impact of future pandemics with respect to palliative care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».