Understanding organizational context and heart failure management in long term care homes in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess current heart failure (HF) care processes and organizational context in long-term care (LTC) homes as a prelude to adapting the Canadian Cardiovascular Society (CCS) HF guidelines for use in these settings. Methods: This research reports on the results of thirteen focus groups (N = 83 participants; average of 60 minutes duration) conducted in three Ontario LTC homes to better understand how HF was managed and how organizational context impacted care. Participants included physicians, nurse practitioners, registered nurses, registered practical nurses, and personal support workers. Results: Focus group findings revealed that the complexity of the LTC environment presents challenges for managing HF. Most residents have multiple advanced chronic conditions that must be managed simultaneously. Culturally, LTC is first and foremost a resident’s home where residents may choose not to comply with care recommendations. Staff routines, scopes of practice, professional hierarchies, available resources and government regulations limit flexibility in providing care. Staff lacked knowledge, skills and resources for managing HF. Nevertheless, all staff viewed LTC as the preferred place for managing HF, avoiding residents’ hospitalizations wherever possible. These data suggest that strategies for improving LTC staff communication and education, strengthening existing relationships between staff, family, residents and community resources, and acquiring additional resources in LTC homes have the potential to improve HF management in this setting. Conclusion: LTC is a complex and dynamic environment that presents many challenges for providing care for residents. This research provides the foundation for subsequent work to develop and test implementation strategies to manage HF in LTC, which are consistent with the CCS HF guidelines and are feasible within LTC staff’s work routines, capacities and resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».