Sustainability of INFORM: A Complex Team-Based Improvement Intervention in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improving Nursing Home Care Through Feedback On perfoRMance Data (INFORM) was a complex, theory-based, three-arm, parallel cluster-randomized trial. In 2015–2016, we successfully implemented two theory-based feedback strategies (compared to a standard approach to feedback) to increase nursing home (NH) care aides’ involvement in formal communications about resident care (formal interactions [FI], the primary outcome). Here, we report the extent to which FI was sustained 2.5 years following withdrawal of intervention supports. We also report on several determinants of sustainability. We analyzed data from 18 NHs (46 units, 529 care aides) in the control group, 19 NHs (60 units, 731 care aides) in the basic assisted feedback group (BAF), and 14 homes (41 units, 537 care aides) in the enhanced assisted feedback group (EAF). We assessed sustainability of FI, using repeated measures, hierarchical mixed models, adjusted for care aide, care unit and facility variables. In EAF, FI scores increased from T1 (baseline) to T2 (end of intervention) (1.30–1.42, p=0.010), remaining stable at T3 (long-term follow-up) (1.39 p=0.065). FI scores in BAF increased from T1 to T2 (1.33–1.44, p=0.003) and continued to increase at T3 (1.49, p<0.001). In the control group, FI did not change from T1 to T2 (1.25–1.24, p=0.909), but increased at T3 (1.38, p=0.003). Better culture, evaluation and fidelity enactment significantly increased FI at long-term follow-up. Theory-informed feedback provides long lasting benefits in care aides' involvement in FI. Greater intervention intensity neither implies greater effectiveness nor sustainability. Modifiable context elements and fidelity enactment may facilitate sustained improvement.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».