Identifying models of care to support residents in long-term care homes (LTCHs) both during and beyond COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Long-term care homes (LTCHs) implemented various models of care during the COVID-19 pandemic. The purpose of this study was to identify these models of care and provide suggestions on best practices that could be integrated into LTCHs in efforts to improve resident care. The project included a quantitative survey and semi-structured key informant interviews with LTCH managers across Canada. Our objectives were to 1) identify models of care that were used to support resident care in Canadian LTCHs during the COVID-19 pandemic and to describe their intervention components, processes of implementation, and perceived impact; 2) determine whether LTCHs planned to sustain models of care implemented during the COVID-19 pandemic. Our results show that the most frequently reported models of care were related to healthy food options, exercise, music and art programs, and planned social activities for residents. Five barriers were identified in relation to implementing these models of care, which included: lack of funding, resources, or staffing; staff not being familiar with/reluctant to use the model; lack of resident buy-in; fear of COVID-19; and pandemic regulations. Common facilitators to implementation were also identified and included: staff support; resident/family buy-in; funding, legislation and/or resources provided; familiarity with model prior to COVID-19; and collaboration with other LTCHs. LTCHs perceived the models to be effective and planned to sustain most implemented models. LTCH managers discussed the need for funding and legislation to improve LTCHs and support the implementation of promising models of care. This study provides insight into the models of care implemented during the pandemic crisis period in Canadian LTCHs, how effective they were perceived to be, and plans for sustainment beyond the pandemic period.
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 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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».