ISQUA17-1632QUALITY IN LONG-TERM CARE: AN EXPANDED VIEW
Notice bibliographique
Résumé
Regulation and accreditation drive the quality agenda in long-term care (LTC), and are associated with compliance with legislation. Traditional models of regulation and accreditation in LTC are deterrence based, and are ineffective in improving quality; time consuming; expensive; and onerous for smaller facilities. ‘New Governance’, is a tri-partisan approach to quality, which is offered in the literature as a means to involve interested parties, traditionally excluded, in the quality agenda in LTC. The approach is characterised by participation; flexibility; responsiveness; dynamic learning; and self-enforced regulation. However, ‘New Governance’, rather than being a means to improve the interdependence between legislation and enforcement, to facilitate a more dynamic approach, has been critiqued. It is perceived, by some, as a means to de-regulate the LTC sector. An expanded approach is needed which not only embraces the need for compliance with legislation, but is still collaborative and values the perspectives of different stakeholders. This work argues that traditional mechanisms for achieving quality in LTC do not account for person- and family-centeredness or contextual factors.
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 | 0,060 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,023 |
| Communication savante | 0,031 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,017 |
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 ».