The Impact of the COVID-19 Pandemic on Care Aides’ Job Satisfaction in Long-Term Care Facilities in Northern British Columbia: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic placed unprecedented strain on long-term care facilities (LTCFs), disproportionately affecting care aides who provide essential frontline support. This study explored the impact of the pandemic on care aides’ job satisfaction in LTCFs across Northern British Columbia, a geographically and structurally underserved region. Methods: Eight care aides participated in semi-structured virtual interviews, and data were analyzed using Braun and Clarke’s thematic analysis. Results: Five key themes emerged: (1) work environment and staffing conditions, (2) emotional and psychological burden, (3) communication and team dynamics, (4) resident care and safety, and (5) effects of evolving COVID-19-related policies. Participants consistently described emotional exhaustion, policy fatigue, grief from resident deaths, communication breakdowns, and uncertainty stemming from frequent procedural changes. These stressors were compounded by staffing shortages and limited access to mental health support, especially in rural settings. Conclusion: The findings highlight the urgent need for structural and psychological supports, including responsive leadership, accessible mental health resources, and stable employment policies, to protect care aides’ well-being and ensure quality of care in future public health emergencies.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».