Strategies to improve family visitation during pandemics or outbreaks in acute care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic, hospitals were required to allow visitation while also adopting more effective approaches to managing patient care and family support. Balancing infection control practises with the emotional and psychological needs of patients and their families is essential. This study explores approaches to enhance visitation practices, thereby contributing to better patient outcomes and overall well-being. Methods: A purposive sampling method was used to select 14 participants from the circle of care (COC) at an acute care institution in Western Ontario, Canada. The COC consisted of the hospital Chief Patient Experience Officer, Access and Flow leaders, frontline nurses, infection control practitioners, occupational health professionals, clinical service managers, and resource nurses. A team mapping method was used to engage the COC in gathering information. The team mapping method consisted of three stages: a development phase, a team mapping phase, and an integration phase. The collected responses were coded, and thematic analysis was used to identify themes. Results: The analysis yielded four key themes: (1) fostering interpersonal relationships and communication among the COC, (2) developing new approaches to patient admission and care, (3) modifying the physical layout of hospital spaces, and (4) raising public and community awareness to empower individuals to make well-informed choices. Conclusion: Any change to a hospital’s visitation policy should include input from patients, families, clinicians, and hospital subject matter experts. Allowing visitation access, especially during a pandemic, may improve the mental and emotional well-being of patients and families and may also provide a sense of normalcy despite hospitalization.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle