Health Workers’ Educational Training and Staffing Concerning Medication Errors, Fall Injuries, and Complaints among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Several mandatory and voluntary further training programs in healthcare and long-term care sectors are available in Canada. However, the relation between further training of care workers and quality of patient care in hospitals, home care settings, and residential care facilities are unclear. This study investigates the association of further training of nurses, healthcare workers, and care assistants, as well as the health workers’ staffing levels with quality of life of older adults in Canada. Cross-sectional data, which included quality of life variables, such as medication errors, fall injuries, and complaints of older adults across healthcare and social care sectors, were drawn from the Canadian National Survey of the Work and Health of Nurses. The additional training of health workers has a positive association with quality of elder care by reducing incidence of fall injury and medication error and increasing resident satisfaction of patients. Staffing level among health workers is also positively associated with these quality of life variables. The findings of the study suggest that health worker staffing level and further professional training can improve quality of life of older adults. This study is original in that it examined a national representative sample from Canada and quality of life variables. Previous studies have not used such a survey thus far. Moreover, this study is unique because it connects professional development and further education to quality of life factors, such as incidence of fall injuries and medication errors, and resident 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».