“We have to save him”: a qualitative study on care transition decisions in Ontario’s long-term care settings during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».