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Enregistrement W4414039460 · doi:10.24124/2024/30540

Care aides’ job satisfaction affected by COVID-19 pandemic in long-term care settings in northern British Columbia

2024· dissertation· en· W4414039460 sur OpenAlexaboutno aff
Maryam Sarfjoo Kasmaei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Job satisfactionTerm (time)Long-term careNursing2019-20 coronavirus outbreakMedicinePsychologyFamily medicineVirologySocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

,The COVID-19 pandemic impacted healthcare settings, particularly long-term care facilities (LTCFs) that serve vulnerable older adults. Measures implemented to enhance LTCF resident’s safety also had profound effects on staff, especially care aides who provide direct care, yet little is known about their specific experiences during the pandemic. This study aims to shed light on the experiences of care aides working in LTCFs in northern British Columbia during the COVID-19 pandemic, focusing on their job satisfaction. A systematic review using Arksey and O'Malley's (2005) scoping study framework examined four databases: PubMed MEDLINE, CINAHL, Social Work Abstracts, and APA PsycINFO. Secondary qualitative data from eight care aides, collected through one-hour semi-structured interviews, was analyzed using Braun and Clarke's (2006) thematic analysis method. The findings reveal that the COVID-19 pandemic increased workloads and stress levels among care aides, negatively impacting their job satisfaction due to inadequate support systems, disrupted communication, and new safety policies. The study underscores the need for increased staffing, better psychological and financial support, and enhanced communication channels, recommending crisis management training and ongoing education. Further research is needed to evaluate the long-term effects of the COVID-19 pandemic on care aides' job satisfaction and mental health, particularly in rural areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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