Health Provider Experiences in Supporting Social Connectedness Between Families and Older Adults Living in Long-Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Many people, often older adults, living in long-term care homes (OA-LTCH) became socially isolated during the COVID-19 pandemic due to variable restrictions on in-person visits and challenges associated with using technology for social connectivity. Health providers were key to supporting these OA by providing additional care and facilitating their connections with family using technology such as smartphones and iPads. It is important to learn from these experiences to move forwards from the COVID-19 pandemic with evidence-informed strategies that will better position health providers to foster social engagement for OA-LTCH across a range of contextual situations. Objective: This exploratory qualitative description study sought to explore health provider experiences in supporting social connectedness between family members and OA-LTCH within the COVID-19 context. Methods: Qualitative, in-depth semistructured interviews were conducted with 11 health providers. Results: Using inductive qualitative content analysis study findings were represented by the following themes: (a) changes in provider roles and responsibilities while challenging for health providers did not impact their commitment to supporting OA-LTCH social and emotional health, (b) a predominant focus on OA-LTCH physical well-being with resultant neglect for emotional well-being resulted in collective trauma, and (c) health providers faced multiple challenges in using technology to support social connectivity. Conclusion: Study findings suggest the need for increased funding for LTC to support activities and initiatives that promote the well-being of health providers and OA living in LTC, the need to prioritize social well-being during outbreak contexts, and more formalized approaches to guide the appropriate use of technology within LTC.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».