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Enregistrement W2996961551 · doi:10.1017/s0266462319001132

OP48 Nursing Requirements In Long-Term Care: A Health Technology Assessment

2019· article· en· W2996961551 sur OpenAlexaboutno aff
Paula Corabian, Charles Yan, Susan Armijo‐Olivo, Bing Guo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNursingLong-term careQuality (philosophy)Nursing careFamily medicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The objectives of this study were to systematically review published research on the relationship between nursing staff coverage, care hours, and quality of care (QoC) in long-term care (LTC) facilities; and to conduct a real world evidence (RWE) analysis using Alberta real world data (RWD) to inform policy makers on whether any amendments could be made to current regulations. Methods A systematic review (SR) of research evidence published between January 2000 and May 2018 on the relationship between nursing staff coverage, care hours, and QoC in LTC facilities was conducted. Panel data regressions using available RWD from Alberta, Canada, were performed to assess associations between nursing care hours and LTC outcomes. Outcomes of interest included quality indicators related to resident outcomes, hospital admissions, emergency room visits and family satisfaction. Nursing care hours considered in SR and RWE analysis included those provided by registered nurses (RNs) and licensed practical nurses (LPNs). Results The SR found inconsistent and poor quality evidence relevant to the questions of interest, indicating a great uncertainty about the association between nursing staff time and type of coverage and QoC. Although some positive indications were suggested, major weaknesses of reviewed studies limited interpretation of SR results. RWE analysis found that impact of care hours on LTC outcomes was heterogeneous, dependent on outcome measurements. There was evidence that total staff, RN, and LPN hours had positive effects on some resident outcomes and magnitude of effect differed for different nursing staff. Conclusions No definitive conclusion could be drawn on whether changing nursing staff time or nursing staff coverage models would affect residents’ outcomes based on the research evidence gathered in the SR. RWE analysis helped to fill a gap in the available published literature and allowed policy makers to better understand the impact of revising current regulations based on actual outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,112
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,236
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1120,236
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,019
Bibliométrie0,0290,022
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,471 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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