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Enregistrement W4387157108 · doi:10.1017/s0714980823000466

At the Epicentre of the COVID-19 Pandemic in Canada: Experiences and Recommendations of Family Care Partners of an Older Person Living in a Long-Term Care Home

2023· article· en· W4387157108 sur OpenAlexafffundabout
Anne Bourbonnais, Geneviève Lachance, Jennifer Baumbusch, Amy T. Hsu, Stéphanie Daneau, Susan Macaulay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresBruyèreUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DistressLong-term carePsychologyNursingMedicineGerontologyDiseaseClinical psychologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The roles of family care partners of older persons living in long-term care homes (LTCH) were severely disrupted during the coronavirus disease (COVID-19) pandemic. Our aim was to describe their experiences and to solicit their recommendations for supportive actions. We conducted a critical ethnography with 24 care partners who cared or had cared for an older person living in an LTCH in Québec during the COVID-19 pandemic. We collected data during interviews and used Spradley's method to analyse them. Care partners experienced a forced separation from the older persons they cared for, which resulted in significant distress. Care, including post-mortem care, was considered inadequate and sometimes even inhumane. Communication was inconsistent, and this variability was also noted in visitation rules. Care partners perceived LTCHs as a neglected community. Supportive actions were recommended. The results illustrated the essential contribution of care partners, and the supportive actions they recommended must be a catalyst for change toward more humane care in LTCH settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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