Front line workers in long-term care: the effect of educational interventions and stabilization of staffing ratios on turnover and absenteeism.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Front line workers in long-term care play a crucial role in helping residents achieve their highest possible functional level. High turnover (rates in excess of 100% are common) and absenteeism threaten the ability of long-term care providers to meet this goal. The purpose of this study was to determine the effect of a formalized certified nursing assistant (CNA) education program and stabilization of staffing ratios on turnover and absenteeism. DESIGN AND SETTING: This study was a 12-month prospective, nonrandomized trial involving two long-term care facilities providing traditional intermediate and skilled care serving as study sites and a similar facility serving as a control. For historical comparisons, each facility served as its own control using data from the year before the interventions. INTERVENTIONS: An in-house educational program based on the State of North Carolina core curriculum for CNAs was instituted in each study site. During the study period, efforts were made to achieve stable staffing ratios of 1 CNA:8 residents for days, 1:10 for evenings, and 1:15 for nights. Traditional quality of care indicators and resident/surrogate satisfaction were tracked during the study period. RESULTS: Both study facilities showed a decline in turnover, with the decline reaching statistically significant levels at Facility B (134% to 41%, P = 0.0001). Absenteeism rates did not change significantly during the study period. Resident/surrogate satisfaction with nursing care was improved significantly at Facility B (P = 0.02). CONCLUSION: A formal education program in conjunction with stabilization of staffing ratios can result in lower turnover rates for CNA's and improved resident/surrogate satisfaction.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».