Deployed in Disaster: Perspectives of Personnel Deployed in Ontario Long‐Term Care During the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the study is to explore the experience and perspectives of healthcare personnel deployed from the hospitals and military into long-term care (LTC) in Ontario during the pandemic. BACKGROUND: Personnel from acute care hospitals, community care, the Canadian Armed Forces (CAF), and the Canadian Red Cross were deployed in support of LTC homes across Ontario. INTRODUCTION: This article reports on the study of personnel deployed into LTC during the COVID-19 pandemic. Understanding the experiences and lessons learned will be useful to improve planning and responses to future pandemics and disasters. METHODS: A descriptive, exploratory research study design with a demographic questionnaire and semi-structured interviews was used. Data analysis used a combination of open and process coding to identify thematic categories. The COREQ checklist was used for reporting on the study. FINDINGS: Interviews were conducted with 30 participants who described common challenges of navigating the unknown, defining one's role, and establishing order. Lessons included the importance of adaptability, flexibility, and pragmatism and emphasized the role of leadership. DISCUSSION: The findings highlight challenges that personnel from civilian and military backgrounds experience when responding to disaster, and underscore the importance of communication, effective leadership, and cohesive teams. These findings are consistent with existing literature, contribute to the understanding of how personnel in disasters address challenges, and inform how to better prepare and train personnel for future disasters. IMPLICATIONS FOR NURSING AND HEALTH POLICY: These findings can be used to inform disaster theory and practice, including disaster competencies such as the International Council of Nurses Disaster Nursing Competencies, and provide a framework to improve disaster planning and responder training.
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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 ».