“I haven’t really gone through things like this”: Young long-term care workers’ experiences of working during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term care (LTC) facilities were hard hit by the COVID-19 pandemic in Canada. Using life course theory concepts, we looked for conditions that led to worker moral distress -i.e. pain or anguish over not being able to take right action - and how life stage may influence experiences. OBJECTIVE: To illuminate the experiences of adults under the age of 30 who stepped into, and/or persevered in, working in LTC during the pandemic, recognizing that this emerging workforce represents the future of LTC in Canada. METHODS: This secondary analysis uses interview data from a sub-sample of 16 young workers between 18 and 29 years of age who had been working in Canadian LTC facilities for between 8 months and 7 years. RESULTS: Young workers expressed feeling guilt about mourning the loss of socially significant milestones as these milestones paled by comparison to the loss of life and consequences of resident isolation they witnessed at work. To manage feelings of moral distress, young workers attempted to maintain high standards of care for LTC residents and engaged in self-care activities. For some workers, this was insufficient and leaving the field of LTC was their strategy to respond to their mental health needs. CONCLUSION: The life stage of young LTC workers influenced their experiences of working during the COVID-19 pandemic. Interventions are needed to support young workers' wellbeing and job retention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».