GRIEF AND BEREAVEMENT SUPPORT FOR STAFF IN LONG-TERM CARE HOMES: IDENTIFYING BARRIERS AND FACILITATORS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Admissions of older adults to long-term care are occurring at more advanced ages with more complex care needs, resulting in shorter lengths of stay before death and an increased demand for a palliative approach to care. However, long-term care staff often lack access to sustainable educational, organizational, and interpersonal support in end-of-life care, and must learn on the job while facing death in the workplace. To address this gap, we conducted a scoping review of literature on grief and bereavement support for long-term care staff. Following PRISMA-Scoping Review guidelines and the six-step framework by Levac and colleagues, social sciences databases were searched and data were analyzed through narrative synthesis and the creation of infographics. Fifty-eight studies met inclusion criteria. Strategies, interventions, and rituals were organized into five domains:1) Cultural Attitudes Toward Death and Unmet Need for Support; 2) Organizational Policy and Practice; 3) Formal Peer-support; 4) Informal Peer-support; and 5) Individual Beliefs and Self-Care Practices influenced by temporal aspects. Identifying barriers and facilitators of grief support for long-term care staff, and hospice and palliative care specialists’ practices, can offer more holistic and effective approaches to long-term care staff wellness to combat burnout and staff turnover. Grief rituals present scalable, holistic approaches fostering long-term care staff wellness that could be explored in future research to collaboratively build long-term care staff capacity for person-centered end-of-life care.
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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 | 0,031 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».