Unregulated provider perceptions of audit and feedback reports in long-term care: cross-sectional survey findings from a quality improvement intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Audit with feedback is a moderately effective approach for improving professional practice in other health care settings. Although unregulated caregivers give the majority of direct care in long-term care settings, little is known about how they understand and perceive feedback reports because unregulated providers have not been directly targeted to receive audit with feedback in quality improvement interventions in long-term care. The purpose of this paper is to describe unregulated care providers' perceptions of usefulness of a feedback report in four Canadian long-term care facilities. METHODS: We delivered monthly feedback reports to unregulated care providers for 13 months in 2009-2010. The feedback reports described a unit's performance in relation to falls, depression, and pain as compared to eight other units in the study. Follow-up surveys captured participant perceptions of the feedback report. We conducted descriptive analyses of the variables related to participant perceptions and multivariable logistic regression to assess the association between perceived usefulness of the feedback report and a set of independent variables. RESULTS: The vast majority (80%) of unregulated care providers (n = 171) who responded said they understood the reports. Those who discussed the report with others and were interested in other forms of data were more likely to find the feedback report useful for making changes in resident care. CONCLUSIONS: This work suggests that unregulated care providers can understand and feel positively about using audit with feedback reports to make changes to resident care. Further research should explore ways to promote fuller engagement of unregulated care providers in decision-making to improve quality of care in long-term care settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».