“Doing extra work and not getting extra help”: the burden of work generated to manage the “no visitors” policy during the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the pandemic, a "no visitors" policy was implemented across hospitals in Ontario, Canada. Without caregivers present in-hospital to support patient care (e.g., treatment decision-making, advocacy, treatment compliance, social support), there was a perceived decline in care quality. Despite existing research on the extra work required to navigate the loss of caregiver support in-hospital, there is a paucity of understanding about the work required to manage the "no visitors" policy itself-including creative ways to work around it. This qualitative research study draws attention to the "no visitors" policy and the work to manage and work around these limitations across healthcare system silos (drawing on cancer care and alternate level of care as case examples) in Ontario, Canada. Methods: In total, 5 focus groups and 53 interviews were conducted with 68 participants (10 patients, 7 caregivers, 40 healthcare providers, and 11 healthcare decision-makers). The authors engaged in codebook thematic analysis. Findings: Managing the "no visitors" policy and pushback against it generated a significant burden of work for patients, caregivers, healthcare providers, and healthcare decision-makers at a time when difficult emotions were high and resources and capacity were low. Five themes are discussed that depict the burden of work: (1) work of making individual exceptions to the "no visitors" policy, (2) work of standardizing exceptions, (3) work to remedy and navigate inconsistencies across hospital units or partner organizations, (4) workarounds to gain in-hospital entry via "hot words" and sneaking in, and (5) workarounds when in-hospital entry was not possible via technology and visiting through windows. Conclusion: The denial of caregivers' entry into hospitals during the COVID-19 pandemic undermined their value as essential care partners, despite their contributions to patient care. Unintended consequences of such public health policy, including the generation of burdensome work to manage and work around it for all involved, must therefore be more carefully considered for future pandemic preparedness.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,024 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».