A Pilot of a Sustainability-Extending Intervention in Canadian Nursing Homes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding of intervention sustainability processes is limited. Failure to sustain evidence-based innovations means that intended improvements are short-lived, scale-up and spread are unlikely, and real losses are incurred on research investments. We explored the sustainability of a health care aide (HCA)-led quality improvement (QI) initiative, Safer Care for Older Persons (in residential) Environments (SCOPE), that was implemented in long-term care homes (LTCHs) in Manitoba, Canada. Based on our understanding of factors influencing post-implementation sustainability processes, we developed and piloted a “low-dose” and “high-dose” “Booster” intervention to extend the two-year post-implementation period over which SCOPE was naturally sustained. Both versions of the “Booster” involved the following components: a HCA-led team with management support, a workshop to review SCOPE QI approaches and tools, a binder of QI resources, and supports from an experienced Quality Advisor (QA). We collected data from various sources to depict the most accurate account of QI sustainability and conducted thematic analysis to understand each team’s experience with sustainability processes. We used a qualitative assessment rubric to evaluate the impact of the “Booster” conditions on the teams’ performance against core SCOPE components. Our results suggest that the “Booster” served to establish more relaxed expectations and generally renew interest in LTCH QI initiatives. The calibre of management support was associated with teams’ performance and management support varied with the level of QA support. These pilot results will inform the next study phase, which examines longer-term sustainability of QI initiatives in LTCHs beyond the initial 2-year post-implementation period.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».