Exploring the implementation of <scp>COVID</scp>‐19 infection control guidance in congregate living settings supporting those with intellectual and developmental disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID‐19 pandemic has put the lives of people with intellectual and developmental disabilities (IDDs) at risk, including those residing in congregate living settings. This study aimed to explore the experiences of congregate living agencies supporting individuals with IDD when implementing infection control guidance during the COVID‐19 pandemic for the purpose of identifying recommendations for future implementation. Interpretive description was the methodological approach used for this qualitative study. Data were collected through a semi‐structured focus group with administrative personnel from developmental services (DS) congregate living agencies supporting adults with IDD in Ontario, Canada. Data were analyzed using thematic analysis. Our findings identified successes and challenges related to the implementation of infection control guidelines in practice, as well as strategies used during the implementation of guidelines. Five main themes were identified—Communication, Collaboration, Finding and Managing Resources, Agency Capacity, and Future Considerations. Effective communication and collaboration within agencies, as well as between agencies and local public health units or governing ministries, led to the successful implementation of infection control guidance. Prior experience with pandemics, as well as managers with knowledge of infectious disease and infection control, was crucial in interpreting and implementing COVID‐19 infection control guidance. DS agencies experienced successes and challenges when implementing infection control guidelines. The needs of DS agencies and individuals with IDD should be prioritized when developing infection control guidance to ensure that implementation is feasible and appropriate for congregate living settings and the population supported.
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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 | 0,004 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».