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Enregistrement W4200074337 · doi:10.1093/geroni/igab046.2071

A Pilot of a Sustainability-Extending Intervention in Canadian Nursing Homes

2021· article· en· W4200074337 sur OpenAlexaffabout
Lauren MacEachern, Yuting Song, Liane Ginsburg, Adrian Wagg, Matthias Hoben, Malcolm Doupe, Carole A. Estabrooks, Whitney Berta

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricSustainabilityScope (computer science)Process managementBooster (rocketry)NursingThematic analysisQuality managementBusinessMedicineOperations managementQualitative researchEngineeringPsychologyComputer scienceManagement systemSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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