Subcontracting, Employment Characteristics, and COVID-19 Infections Among Staff and Residents of Nursing Homes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Staffing challenges in nursing homes (NHs) have led to an increased reliance on subcontracted direct care workers from third-party agencies to provide essential care for older adults. This study assesses the associations between subcontracting, employment characteristics, and COVID-19 infections among direct care staff and residents in NHs. DESIGN: Retrospective observational study using 2 cycles of cross-sectional data from the Nursing and Residential Care Facilities Survey, administered across provinces in Canada during the pandemic, in 2020 and 2021. SETTING AND PARTICIPANTS: NHs (n = 823) that responded to both Nursing and Residential Care Facilities Survey cycles. METHODS: The mean number of COVID-19 cases, prevalence rates, and average number of subcontracted direct care workers (registered nurses, registered practical nurses, and personal support workers) were calculated per NH. Associations between subcontracting status, employment characteristics, and COVID-19 infections among NH direct care staff and residents were examined using multivariate negative binomial regression analyses. Employment characteristics included NH ownership type, size, hours of care per resident day, and working conditions, including experiences of staff shortages. RESULTS: Approximately 30% of NHs subcontracted direct care workers from agencies, contributing to 14% of total annual hours of direct care work. On average, the prevalence of staff and resident COVID-19 infections significantly varied by subcontracting status. NHs that subcontracted workers had 1.6 and 1.9 times greater rates of COVID-19 infections among staff and residents, respectively, after controlling for covariates. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: This study found higher rates of COVID-19 infection in staff and residents of NHs that subcontracted direct care workers compared with those that did not. Increased direct care worker absenteeism, for-profit status, and size were also predictors of staff and resident infections. Future research is needed to identify and assess procedures for subcontracting agency workers that limit infection and improve quality of 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».