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Enregistrement W4401953073 · doi:10.51819/jaltc.2023.1353633

“You Admit a Resident, You Admit a Family” The Impact of COVID-19 Restrictions on Family Time in Long-Term Care

2023· article· en· W4401953073 sur OpenAlexaff
Tracy Christianson, Evans Appiah-Kusi, Jordan Bremner, Andrew Filewich, A. Qazi, Colin Reid

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Long-Term Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingFeelingPsychologyTheme (computing)Quality timePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationHealth careQuality (philosophy)Long-term careNursingQuality of life (healthcare)Mental healthSocial psychologyPublic relationsMedicinePolitical scienceBusinessPsychiatryEnvironmental healthLawMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social connection is associated with wellbeing and better health. However, the public health restrictions that were put in place due to COVID-19 disproportionately affected the older adult population, particularly those living in long-term care (LTC). Due to this unprecedent situation, the researchers aimed to understand the perceived impact of pandemic restrictions on families of residents in LTC facilities, and to shed light on how families perceive the strategies put in place helped families stay connected. Reporting on the interview data of a larger mixed-methods study, findings focused on themes of quality of life, quality of care, mental health concerns, communication, and the rules. The rules was an overarching theme and each of the inter-related themes describe the experiences of families feeling dismissed by the health system, stressed about not being able to support their loved one, and helpless during the various lockdowns when staffing was additional strained. These findings highlight how being excluded from decision-making processes, family members and their loved ones were severely impacted by the COVID-19 restrictions and calls for policy changes to be inclusive of families as part of the care team in decision-making for LTC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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