Challenges facing Canadian Long-Term Care Homes and Retirement Homes during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT COVID-19 presented a crisis for long-term care homes (LTCHs) and retirement homes (RHs). This study explored the pandemic-related challenges LTCHs and RHs faced and the strategies they used to mitigate them. Ninety-one key informant interviews were conducted with LTCH and RH leadership across 47 homes (33 LTCHs, 14 RHs) in Ontario, Canada from February 2021 to July 2022. Findings confirmed evidence for three main challenges. First, leaders were challenged to implement infection prevention and control protocols and measures. Second, they needed supports to facilitate COVID-19 vaccine access and to promote vaccine confidence. Third, LTCH/RH staff experienced significant well-being challenges in the face of COVID-19 pressures. Findings also reveal a plethora of strategies implemented by homes, with ranging reports of perceived success. Homes’ needs evolved rapidly as the COVID-19 pandemic progressed. The use of a co-creation, responsive and tailored approach to address evolving barriers and meaningfully support homes during emergencies is recommended. Key points COVID-19 challenges in homes persisted over one year into the pandemic We describe the IPAC, vaccine and wellness challenges faced by LTCH and RH We used these data to design a congregate care home support program to navigate COVID-19 challenges
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».