Improving long-term care services: insights from high-reliability organizations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Long-term care (LTC) organizations have struggled to protect their vulnerable clients from the ravages of the COVID-19 pandemic. Although various suggestions on containing outbreaks in LTC facilities have gained prominence, ensuring the safety of residents is not just a crisis issue. In that context, the authors must reasses the traditional management practices that were not sufficient for handling unexpected and demanding conditions. The purpose of this paper is to suggest rethinking the underlying attributes of LTC organizations and drawing insight from the parallels they have to high-reliability organizations (HROs). DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The authors analyzed qualitative data collected from a Canadian LTC facility to shed light on the current state of reliability practices and culture of the LTC industry and to identify the strengths and weaknesses of the traditional management approaches. FINDINGS: To help the LTC industry develop the necessary crisis management capacity to tackle unexpected future challenges, there is an urgent need for adopting a more systemic top-down approach that cultivates mindfulness, learning and resilience. ORIGINALITY/VALUE: This study contributes by applying the HRO theoretical lens in the LTC context. The study provides the LTC leaders with insights into creating a unified effort at the industry level to give rise to a high-reliability-oriented industry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».