Fixing the broken image of care homes, could a ‘care home innovation centre’ be the answer?
Notice bibliographique
Résumé
The UK has many excellent care homes that provide high-quality care for their residents; however, across the care home sector, there is a significant need for improvement. Even though the majority of care homes receive a rating of 'good' from regulators, still significant numbers are identified as requiring 'improvement' or are 'inadequate'. Such findings resonate with the public perceptions of long-term care as a negative choice, to be avoided wherever possible-as well as impacting on the career choices of health and social care students. Projections of current demographics highlight that, within 10 years, the part of our population that will be growing the fastest will be those people older than 80 years old with the suggestion that spending on long-term care provision needs to rise from 0.6% of our Gross Domestic Product in 2002 to 0.96% by 2031. Teaching/research-based care homes have been developed in the USA, Canada, Norway, the Netherlands and Australia in response to scandals about care, and the shortage of trained geriatric healthcare staff. There is increasing evidence that such facilities help to reduce inappropriate hospital admissions, increase staff competency and bring increased enthusiasm about working in care homes and improve the quality of care. Is this something that the UK should think of developing? This commentary details the core goals of a Care Home Innovation Centre for training and research as a radical vision to change the culture and image of care homes, and help address this huge public health issue we face.
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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 | 0,001 | 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 ».