Nurse Practitioners in LTC can Mitigate the Harmful Effects of Social Isolation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim: The aim of this narrative literature review is to summarize the current literature surrounding social isolation in long term care (LTC) during the COVID-19 pandemic, and to highlight the role of nurse practitioners in addressing social isolation. Background: LTC homes in Ontario struggled with protecting their residents from the COVID-19 virus and enforcing lockdowns which including restricting outside visitors. Many LTC homes have nurse practitioners (NPs) available to support implementation of public health policies, while also providing medical oversight to the home. Despite having funding policies in Ontario for NPs in LTC, many homes do not have one as part of their health care team. Methods: 15 peer-reviewed articles from 2019-2022 are included in this review, focusing on articles to assist in exploring the research question ‘What was the role of nurse practitioners in addressing factors associated with social isolation in LTC during the COVID-19 pandemic’? Findings: Social isolation was identified as being a concern pre-pandemic, and was intensified during the pandemic due to lockdown measures and visitor restrictions. Nurse practitioners are well positioned to identify risk for isolation, and create plans to mitigate the effects for LTC residents. Conclusion: Future outbreaks and/or pandemics will hold the same requirement for lockdown, but an assessment tool to predict exposure risk to the home and to individuals would allow for purposeful implementation of appropriate levels of isolation. Having nurse practitioners in all LTC homes would be an effective and appropriate way to monitor and implement such protocols, and to mitigate potentially harmful outcomes of social isolation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».