Describing of issues within long-term care during the covid-19 pandemic: inappropriate antipsychotic use in persons with dementia and future strategies to improve pandemic protocols
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, long-term care (LTC) homes in Ontario were left severely underprepared, and many residents, specifically those with behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD), were contained and sedated using antipsychotics as chemical restraints. LTC homes were understaffed, crowded, did not have proper infection control protocols and overall lacked funding: all of which left them underprepared when faced with the COVID-19 pandemic. These issues became massive problems that led to many resident deaths during COVID-19. Though recommendations were given to help improve the above weaknesses in LTC after the severe acute respiratory syndrome (SARS) outbreak of 2002-2004, they were not applied to the LTC sector. This paper will recommend future strategies for Ontario's LTC by analyzing past recommendations and changes made in other countries that saw fewer resident deaths during the COVID-19 pandemic. Specifically, implementing quality improvement (QI) projects to improve weaknesses and test changes on a small scale to measure improvements, and implement policy changes to staffing, crowding, funding, training, and types of therapies given to those with dementia in LTC homes to better pandemic preparedness and decrease the use of antipsychotics as chemical restraints.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».