Barriers & Facilitators of Innovation in Long-Term Care Homes During COVID-19 in Brazil: views from key stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic had a significant effect on individuals residing and working in long-term care homes (LTCHs). This scenario highlighted systemic disadvantages and vulnerabilities and called for innovations in the sector around the world. In Brazil, the LTC segment is historically marked by inequalities, underfunding, absence of systematically organized data and research. Therefore, little is known about the perception of key stakeholders about innovation in LTC. This cross-sectional qualitative study, part of the CONNECTED consortium, investigates potential barriers and facilitators in implementing innovations during COVID-19 from the perspective of key stakeholders from four LTCHs. The team conducted 15 semi-structured interviews (residents: n = 5, family members/caregivers: n = 5, staff: n = 5) from March to October 2024. Interviews were transcribed verbatim and the results were analyzed using thematic analysis through Rapid Assessment Procedure (RAP) sheets. Besides financial constraints and workforce shortage, barriers to innovation during COVID-19 included lack of involvement in decision-making for residents, family members, and direct care workers. Residents reported uncertainty in whether their opinions were considered. Communication issues were shared by all groups and influenced their ability to adapt to the new protocols. Facilitators included the willingness to change and the perceived gains of innovations, including enhanced safety measures and the use of technology, which was critical for staying connected. Staff emphasized the need for structured support, while families focused on emotional connections. Such insights underscore the need for inclusive, co-designed practices in Brazilian LTCHs in order to empower the sector and ensure the dignity of such populations.
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 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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».