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Enregistrement W4387050564 · doi:10.1186/s12877-023-04295-1

“We have to save him”: a qualitative study on care transition decisions in Ontario’s long-term care settings during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4387050564 sur OpenAlexafffundabout
Sarah Carbone, Whitney Berta, Susan Law, Kerry Kuluski

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Frailty Network
Mots-clésPandemicLong-term careMedicineHealth careQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingGerontologyFamily medicineDiseaseEconomic growthInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has contributed to a global crisis in long-term care (LTC) with devastating consequences for residents, families and health professionals. In Ontario, Canada the severity of this crisis has prompted some care partners to move residents home with them for the duration or a portion of the pandemic. This type of care transition, from LTC to home care, was highly unusual pre-pandemic and arguably suboptimal for adults with complex needs. This paper presents the findings of a qualitative study to better understand how residents, care partners, and health professionals made care transition decisions in Ontario's LTC settings during the pandemic. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 32 residents, care partners and health professionals who considered, supported or pursued a care transition in a LTC setting in Ontario during the pandemic. Crisis Decision Theory was used to structure the analysis. RESULTS: The results highlighted significant individual and group differences in how participants assessed the severity of the crisis and evaluated response options. Key factors that had an impact on decision trajectories included the individuals' emotional responses to the pandemic, personal identities and available resources. CONCLUSIONS: The findings from this study offer novel important insights regarding how individuals and groups perceive and respond to crisis events.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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