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Enregistrement W4414295434 · doi:10.3390/covid5090157

The Impact of the COVID-19 Pandemic on Care Aides’ Job Satisfaction in Long-Term Care Facilities in Northern British Columbia: A Qualitative Study

2025· article· en· W4414295434 sur OpenAlexaffabout
Maryam Sarfjoo Kasmaei, Shannon Freeman, Davina Banner, Tammy Klassen-Ross, Melinda Martin‐Khan

Notice bibliographique

RevueCOVID · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingPandemicThematic analysisMental healthJob satisfactionStressorHealth careQualitative researchMental health care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,404 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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