What, Why, and How Care Protocols are Implemented in Ontario Nursing Homes
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Le but de cette étude était de mieux comprendre la mise en oeuvre de protocoles des soins, y compris l’influence des facteurs organisationnels et contextuels sur les approches de mise en oeuvre dans les maisons de soins de longue durée (MSLD) en Ontario. Nous avons sondé les directeurs de soins employés dans tous les 547 maisons de soins de longue durée (MSLD) en Ontario, et avons combiné les données d’enquête avec des données sécondaires concernant l’emplacement rural ou urbain, les dimensions de la maison de soins infirmiers, l’appartenance à une chaîne, le type de propriété, et le status d’accréditation. Les motivations pour l’utilisation ou la sélection de protocoles des soins dans les maisons de soins infirmiers dérivent principalement des croyances en amélioration continue et des soins fondés sur des preuves. Le choix des protocoles a été largement participative, impliquant la gestion et le personnel. Les sources d’informations externes sont importants pour la mise en oeuvre des protocoles, et l’éducation permanente était le principal moyen de l’éducation et la formation du personnel. Des différences significatives dans les méthodes de mise en oeuvre sont devenue évidentes dans le cadre des différences de la propriété. On a identifié trois facteurs essentiels de la réussite dans la mise en oeuvre: la contextualisation d’un changement dans la pratique; le ressourcement pour la mise en oeuvre; et la démonstration du rapport entre les changements dans les pratiques et les résultats.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,052 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».