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Enregistrement W4399304404 · doi:10.3390/covid4060049

Staff Resiliency in Long-Term Care during the COVID-19 Pandemic: A Qualitative Study

2024· article· en· W4399304404 sur OpenAlexaff
Behrouz Danesh, Shannon Freeman, Piper Jackson, Tammy Klassen-Ross, Alexandria Freeman-Idemilih, Davina Banner

Notice bibliographique

RevueCOVID · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Term (time)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Qualitative researchLong-term carePsychologyVirologyMedicineNursingSociologyInfectious disease (medical specialty)OutbreakPhysicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has had a major impact on long-term care facilities (LTCFs). While much attention has been paid to the impact of the pandemic on residents, less attention has been given to the experiences of staff and factors impacting their resilience in facing challenges working in LTCF. This research describes the factors contributing to the resiliency of LTCF staff during the COVID-19 pandemic in northern British Columbia (BC). Transcripts from 53 participants who completed one-hour semi-structured interviews were included and thematic analysis was conducted. All participants had experience working in a LTCF facility in northern BC during the pandemic. The LTCF staff described resilience as the ability to adapt to changing circumstances and protocols, while also maintaining a positive attitude and uplifting spirits during times of adversity. The analysis revealed five key themes influencing staff resilience: (1) availability and provision of resources for staff, (2) leadership and management within LTCFs, (3) social support available to staff, (4) impact of residents’ morale on staff resilience, and (5) personal attributes and characteristics of the staff. Understanding and addressing the five themes can guide the development of targeted strategies and interventions aimed at enhancing staff resilience and well-being during challenging circumstances. By recognizing and addressing the specific needs of LTCF staff, it is possible to improve the overall quality of care provided in LTCF and promote the well-being of both residents and staff. The findings shed light on the interplay of these themes and their profound influence on LTCF staff. Identifying staff’s needs and factors that contribute to their resilience may lower staff turnover, leading to a stronger and more resilient healthcare system, capable of safeguarding vulnerable populations, particularly during times of crisis such as the COVID-19 pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,393 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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