MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3205652156 · doi:10.1177/08404704211040747

Leadership for quality in long-term care

2021· article· en· W3205652156 sur OpenAlexafffundabout
Ivy Lynn Bourgeault, Tamara Daly, Pat Armstrong, Hugh Armstrong, Susan Braedley

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensCarleton UniversityYork UniversitySt. Francis Xavier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitute of AgingCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCNova Scotia Health Research FoundationAlzheimer Society
Mots-clésLong-term careHealth carePublic relationsEthnographyNursingQuality (philosophy)Term (time)Quality managementPsychologyBusinessSociologyMedicinePolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leadership in long-term care is a burgeoning field of research, particularly that which is focused on enabling point of care staff to provide high-quality and responsive healthcare. In this article, we focus on the relatively important role that leadership plays in enabling the conditions for high-quality long-term care. Our methodological approach involved a rapid in-depth ethnography undertaken by an interdisciplinary team across eight public and non-profit long-term care homes in Canada, where we conducted over 1,000 hours of observations and 275 formal and informal interviews with managers, staff, residents, family members and volunteers. Guiding our analysis post hoc is the LEADS in a Caring Environment framework. We mapped key promising leadership practices identified by our analysis and discuss how these can inform the development of leadership standards across staff and management in long-term care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare Management ForumMême sujetGeriatric Care and Nursing HomesTravaux en français237 207