Strategies to improve family visitation during pandemics or outbreaks in acute care
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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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; 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 ».