Joy in Long Term Services and Supports Caregiving
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Retaining and empowering staff in long-term services and supports (LTSS) is essential for sustaining quality care. Despite high demands, staff often receive low wages and limited recognition, making workplace culture, professional growth, and well-being critical factors in job satisfaction/retention. This symposium presents findings from three qualitative studies examining staff experiences in LTSS, highlighting factors fostering retention, resilience, and joy in caregiving. The first study explored retention factors among Canadian LTSS staff through focus groups, identifying three key themes: (1) professional growth and development through training and mentorship, (2) recognition and workplace culture that foster team cohesion and appreciation, and (3) relational joy in caregiving, where meaningful connections with residents and colleagues enhanced resilience. The second study analyzed essays from LTSS clinicians reflecting on moments of joy in their work. Content analysis revealed that joy stemmed from (1) building relationships through residents’ unique life stories, (2) teamwork that fostered belonging, and (3) shared decision-making that supported person-centered, end-of-life care. Despite workforce shortages, clinicians found fulfillment through narrative medicine, celebrating direct care staff, and engaging in palliative care discussions. The third study examined experiences of LTSS administrators during the COVID-19 pandemic. Findings underscored the importance of communication, collaboration, and relational leadership in sustaining staff morale. Innovative communication strategies helped alleviate isolation and reinforced a sense of team belonging. Collectively, these studies in Canada and the US underscore the need for evidence-based retention strategies that prioritize professional development, workplace recognition, and relational well-being to sustain and strengthen the joy of the LTSS workforce.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».