Factors influencing long-term care facility performance during the COVID-19 pandemic: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic wreaked havoc on long-term care facilities (LTCFs). Some LTCFs performed better than others at slowing COVID-19 transmission. Emerging literature has mostly described infection prevention and control strategies implemented by LTCFs during the pandemic. However, there is a need for a comprehensive review of factors that influenced the performance of LTCFs in containing COVID-19 spread to inform public health policy. OBJECTIVE: To build on the existing literature, we conducted a scoping review of factors that influenced LTCF performance during the COVID-19 pandemic using a multidimensional conceptual framework of performance. METHODS: , 2021. Retrieved records were screened for context (COVID-19 pandemic), population (LTCFs), interest (internal and external factors that influenced LTCF performance), and outcomes (dimensions of performance: equity, accessibility, reactivity, safety, continuity, efficacy, viability, efficiency). Descriptive characteristics of included articles were summarized. Dimensions of performance as well as internal (e.g., facility characteristics) and external (e.g., visitors) factors identified to have influenced LTCF performance were presented. RESULTS: We retained 140 articles of which 68% were classified as research articles, 47% originated in North America, and most covered a period between March and July 2020. The most frequent dimensions of performance were "efficacy" (75.7%) and "safety" (75.7%). The most common internal factors were "organizational context" (72.9%) and "human resources" (62.1%), and the most common external factors were "visitors" (27.1%) and "public health guidelines" (25.7%). CONCLUSIONS: Our review contributes to a global interest in understanding the impact of the COVID-19 pandemic on vulnerable populations residing and working in LTCFs. Though a myriad of factors were reported, a lack of randomized controlled trials makes it impossible to establish causality between the identified factors and LTCF performance. The use of a multidimensional framework can be recommended to evaluate healthcare system performance not merely in terms of efficacy and safety, but alongside other critical dimensions such as efficiency and equity. TRIAL REGISTRATION: Research Registry ID: researchregistry7026.
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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 | 0,013 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».