Factors Associated With Residents’ Responsive Behaviors Toward Staff in Long-Term Care Homes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: When staff experience responsive behaviors from residents, this can lead to decreased quality of work life and lower quality of care in long-term care homes. We synthesized research on factors associated with resident responsive behaviors directed toward care staff and characteristics of interventions to reduce the behaviors. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a mixed-methods systematic review with quantitative and qualitative research. We searched 12 bibliographic databases and "gray" literature, using 2 keywords (long-term care, responsive behaviors) and their synonyms. Pairs of reviewers independently completed screening, data extraction, and risk of bias assessment. We developed a coding scheme using the ecological model as an organizing structure and prepared narrative summaries for each factor. RESULTS: From 86 included studies (57 quantitative, 28 qualitative, 1 mixed methods), multiple factors emerged, such as staff training background (individual level), staff approaches to care (interpersonal level), leadership and staffing resources (institutional level), and racism and patriarchy (societal level). Quantitative and qualitative results each provided key insights, such as qualitative results pertaining to leadership responses to reports of behaviors, and quantitative findings on the impact of staff approaches to care on behaviors. Effects of interventions (n = 14) to reduce the behaviors were inconclusive. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: We identified the need for an enhanced understanding of the interrelationships among factors associated with resident responsive behaviors toward staff and processes leading to the behaviors. To address these gaps and to inform theory-based effective interventions for preventing or mitigating responsive behaviors, we suggest intervention studies with systematic process evaluations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».