Development and Validation of A Scheduled Shifts Staffing (ASSiST) Measure of Unit-Level Staffing in Nursing Homes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of the study: To (a) describe A Scheduled Shifts Staffing measure (ASSiST) to derive care aide worked hours per resident day (HCA WHRD) at facility and unit levels in nursing homes, (b) report reliability through comparisons to administrative staffing data; (c) report validity by examining associations between HCA WHRD, staff outcomes (job satisfaction, emotional exhaustion), and resident quality indicators (QIs) (e.g. falls, delirium, stage 2+ pressure ulcers), and (d) explore intrafacility variation in staffing intensity levels related to unit-level variation in resident and staff outcomes. Design and Methods: We used data from 40 care units in 12 Canadian nursing homes between 2007 and 2012. Descriptive statistics and tests of association and difference described relationships of two measures of staffing with resident and staff outcomes. Results: Annualized rates of HCA WHRD from both data sources compared well at the facility level (Pearson Product Correlation; R = 0.847, p < .001), and were correlated similarly to staff work life and many QIs. Using ASSiST data, we show that staffing levels can vary by up to 40% at the unit-level within nursing homes. Implications: ASSiST is easy to collect, more timely to retrieve than administrative data, has good criterion and construct validity, and reflects intrafacility variation in health care aide staffing levels.
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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 | 0,000 |
| 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 ».