新型冠状病毒肆虐下养老机构老年人防护困境研究

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

2 0 2 0 年初， 新型冠状病毒肺炎疫情在全球迅速蔓延。根据世界卫生组织的统计，
截至2 0 2 0 年6 月2 4 日， 全球共报告了9 , 1 2 9 , 1 4 6 例新型冠状病毒确诊病例， 其中包括
473,797例死亡，死亡率高达5.19%。其中，老年人患病率、死亡率占据很大比例，养老机构成
为突发疫情背景下的“重灾区”，世界各国养老机构对老年人新型冠状病毒防护工作面临巨大挑战。
本文从老年人自身特点出发，探究养老机构在疫情应对过程中的防护困境，从老年人的健康管
理、养老机构封闭式管控以及突发公共卫生事件中养老模式的完善提出建议。

作者简介

张 瀚文

哈尔滨医科大学人文社会科学学院

编辑信件的主要联系方式.
Email: 1021033984@qq.com

co-author, graduate student, majoring in medical and medical humanities

中国, 哈尔滨

杨 春燕

哈尔滨医科大学人文社会科学学院

Email: catspring@126.com

first author, PhD, Research Assistant. Candidate, majoring in medical and medical humanities

中国, 哈尔滨

尹 梅

哈尔滨医科大学人文社会科学学院

Email: dryinmei@163.com

corresponding author, Professor, Doctoral Supervisor, working as Chief

中国, 哈尔滨

参考

  1. Chinese Center for Disease Control and Prevention. The COVID-19 Emergency Response Mechanisms Epidemiology Group. Analysis of epidemiological characteristics of COVID-19. Chinese Journal Epidemiology. 2020;41(2):145-151.
  2. Guo Tian, Huang Hao, Zhao Yu, et al. Analysis on the level of 6 kinds of health literacy among residents in Chongqing City, 2015. Chinese Journal Health Education. 2019;35(04):354-358.
  3. Li Haiyan, Yang Xiaohong, Zeng Liping, et al. Study on health literacy status and intervention countermeasures of residents in a township in Chengdu. Journal Chengdu Medical College. 2019;14(05):658-661.
  4. Fu Rong, Wang Gexing, Zhang Rui. Investigation on the cognition and demands for the self — protection against the novel coronavirus pneumonia among the elderly in pension agencies in Shenyang. Journal Shenyang Medical College. 2020;22(02):106-108.
  5. Zhao Yunli, Wu Shiying, Xiao Hongsong, et al. How to prevent COVID-19 in nursing homes and hospitals. Journal Modern Clinical Medicine.2020;46(03):217-220.
  6. Luo Yimin, Liu Xiaojing. Risk control of old-age care institution under coronavirus disease 2019 epidemic. Chinese Journal Rehabilitation Theory Practice. 2020.
  7. National Health Commission of the People’s Republic of China. Dietary guidance for prevention and treatment of COVID-19. Available from: http://www.nhc.gov.cn/xcs/kpzs/202002/e952c36faffb46f18e85bff33dba724e.shtml.
  8. Zhang Wenhong. Steak, eggs, milk, is the best way to prevent the pandemic. Available from: https://new.qq.com/omn/20200404/20200404A0F7TN00.html.
  9. He Haiyan, Yu Xiuli, Li Xueying, Zhang Dandan, et al. The analysis of nursing institution for the aged with combination of medical care and nursing’s emergency strategies for plague prevention of COVID-19 and their effects. Journal Chongqing Medical University. 2020. https://doi.org/10.13406/j.cnki.cyxb.002573.
  10. Yang Chunyan, Zhang Hanwen, Yin Mei. Analysis on the model of the combination of medical and health care from the perspective of aging. Russian Family Doctor. 2020;24(1):29-34. https://doi.org/10.17816/RFD19071.
  11. Ma Junling, Yin Mei, Wang Ziyinghui. The enlightenment of the management experience of overseas medical — health Care Nurse to China. Chinese Medical Ethics. 2019;32(01):95-98.
  12. Wang Ziyinghui, Yin Mei. The enlightenment of foreign pension health service model to China. Chinese Medical Ethics. 2019,32(01):95-98

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © 瀚文 张., 春燕 杨., 梅 尹., 2020

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».