Insight into the experiences of caregivers of older adults in long‐term care homes: A photovoice study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore the lived experiences of caregivers of people living in long-term care (LTC) homes during the initial phases of the COVID-19 pandemic and potential supports and resources needed to improve caregivers' quality of life. BACKGROUND: Carers (or care partners) of adults in LTC contribute substantially to the health and well-being of their loved ones by providing physical care, emotional support and companionship. Despite their critical role, little is known about how caregivers have been impacted by the pandemic. DESIGN: An interpretive descriptive approach that incorporated the photovoice method was used. METHODS: Using a purposive sampling strategy, six family carers in Ontario, Canada were recruited between September and December 2021. Over a 4-week period, caregivers took pictures depicting their experience of the pandemic that were shared in a virtual focus group. Visual and text data were analysed using thematic analysis with an inductive approach. FINDINGS: Caregivers expressed feelings of frustration, confusion and joy. Emerging themes included: (i) feeling like a 'criminal' amidst visitor restrictions and rules; (ii) experiencing uncertainty and disappointment in the quality of care of long-term care homes; (iii) going through burnout; and (iv) focusing on small joys and cherished memories. CONCLUSIONS: The combination of visual and textual methods provided unique insight into the mental distress, isolation and intense emotional burdens experienced by caregivers during the pandemic. IMPACT: Our findings underscore the need for LTC organizations to work in unison with caregivers to optimize the care of residents and support the mental health of caregivers. REPORTING METHOD: This work adhered to the consolidated criteria for reporting qualitative research (COREQ) checklist. PUBLIC CONTRIBUTIONS: The caregivers included in the study were involved in the co-creative process as active contributors informing the design and validation of the codes and themes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».