Strengthening International Research in Long-Term Care: Recommended Common Data Elements to Support Clinical Staff Training
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to develop candidate common data element (CDE) items related to clinical staff training in long-term care (LTC) homes that can be used to enable international comparative research. This paper is part of the WE-THRIVE ( Worldwide Elements to Harmonize Research in Long-Term Care Li ving Environments) group’s initiative which aims to improve international academic collaboration. We followed best practices to develop CDEs by conducting a literature review of clinical staff (i.e., Regulated Nurses, Health Care Aides) training measures, and convening a subgroup of WE-THRIVE experts to review the literature review results to develop suitable CDEs. The international expert panel discussed and critically reflected on the current knowledge gaps from the literature review results. The panel proposed three candidate CDEs which focused on the presence of and the measurement of training. These three proposed CDEs seek to facilitate international research as well as assist in policy and decision-making regarding LTC homes worldwide. This study is a critical first step to develop candidate CDE items to measure staff training internationally. Further work is required to get feedback from other researchers about the proposed CDEs, and assess the feasibility of these CDEs in high and low resourced settings.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».