“I didn’t know it was going to be like this.”: unprepared for end-of-Life care, the experiences of care aides care in long-term care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Care aides provide up to 70-90% of the direct care for residents in long-term care (LTC) and thus hold great potential in improving residents' quality of life and end-of-life (EoL) care experiences. Although the scope and necessity of the care aide role is predicted to increase in the future, there is a lack of understanding around their perceptions and experiences of delivering EoL care in LTC settings. The aim of this study was to gain an understanding of the perspectives, experiences, and working conditions of care aides delivering end-of-life care in LTC in a rural setting, within a high-income country. METHODS: Data were collected over ten months of fieldwork at one long-term care home in western Canada; semi-structured interviews (70 h) with 31 care aides; and observation (170 h). Data were analysed using Reflexive Thematic Analysis. RESULTS: Two themes were identified: (i) the emotional toll that delivering this care takes on the care aids and; (ii) the need for healing and support among this workforce. Findings show that the vast majority of care aides reported feeling unprepared for the delivery of the complex care work required for good EoL care. Findings indicate that there are no adequate resources available for care aides' to support the mental and emotional aspects of their role in the delivery of EoL care in LTC. Participants shared unique stories of their own self-care traditions to support their grief, processing and emotional healing. CONCLUSIONS: To facilitate the health and well-being of this essential workforce internationally, care aides need to have appropriate training and preparation for the complex care work required for good EoL care. It is essential that mechanisms in LTC become mandatory to support care aides' mental health and emotional well-being in this role. Implications for practice highlight the need for greater care and attention played on the part of the educational settings during their selection and acceptance process to train care aides to ensure they have previous experience and societal awareness of what care in LTC settings entails, especially regarding EoL experiences.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».