Nursing Staff Time and Care Quality in Long-Term Care Facilities: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In long-term care (LTC) facilities, nursing staff are important contributors to resident care and well-being. Despite this, the relationships between nursing staff coverage, care hours, and quality of resident care in LTC facilities are not well understood and have implications for policy-makers. This systematic review summarizes current evidence on the relationship between nursing staff coverage, care hours, and quality of resident care in LTC facilities. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A structured literature search was conducted using four bibliographic databases and gray literature sources. Abstracts were screened by two independent reviewers using Covidence software. Data from the included studies were summarized using a pretested extraction form. The studies were critically appraised, and their results were synthesized narratively. RESULTS: The systematic searched yielded 15,842 citations, of which 54 studies (all observational) were included for synthesis. Most studies (n = 53, 98%) investigated the effect of nursing staff time on resident care. Eleven studies addressed minimum care hours and quality of care. One study examined the association between different nursing staff coverage models and resident outcomes. Overall, the quality of the included studies was poor. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Because the evidence was inconsistent and of low quality, there is uncertainty about the direction and magnitude of the association between nursing staff time and type of coverage on quality of care. More rigorously designed studies are needed to test the effects of different cutoffs of care hours and different nursing coverage models on the quality of resident care in LTC facilities.
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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 | 0,022 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».