We Weren’t Prepared – Rethinking the Design of Long-Term Care Homes for Infectious Outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s Long-Term Care (LTC) sector was severely burdened by the coronavirus disease (COVID-19) pandemic, accounting for 81% of COVID-19 deaths nationwide as of June 2020, and 43% of deaths at the end of 2021 despite widespread vaccination. Ontario’s Science Table on COVID-19 identified 5 priorities moving forward which included improving staffing, essential caregiver access, timely/ high-quality palliative care, building/ maintaining infection prevention and control (IPC) expertise in homes, and rethinking the design of LTC homes. Given the frequent contact among residents, staff, and caregivers/ family members in homes, supporting IPC through design is an important strategy to ensure the quality of life (QoL) and care of residents, and the occupational health and safety (OHS) of healthcare workers. To support the ‘design priority’ from Ontario’s Science Table, we studied how the design of 8 LTC homes in Ontario influenced IPC, QoL, and OHS during the pandemic through photo diaries and interviews/ focus groups (N=38). We then developed alternative home concepts through co-design sessions with participants. We found deficiencies in the design of entrances/ exits, resident rooms, shared resident areas, outdoor areas, staff work areas, storage/ supply areas, soiled/ clean areas, design to support the donning/ doffing of personal protective equipment, among other issues. From this we developed design recommendations and concepts that may help inform how we can better respond to infectious outbreaks while balancing the QoL of residents, staff members, and caregivers/ family members.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».