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Enregistrement W4239272410 · doi:10.21203/rs.3.rs-17993/v1

Comparing effects of two higher intensity feedback interventions with simple feedback on improving staff communication in nursing homes – The INFORM cluster-randomized controlled trial

2020· preprint· en· W4239272410 sur OpenAlexaffabout
Matthias Hoben, Liane Ginsburg, Adam Easterbrook, Peter Norton, Ruth A. Anderson, Elizabeth Andersen, Anne‐Marie Boström, Lisa Cranley, Holly J. Lanham, Lori E. Weeks, Greta G. Cummings, Jayna Holroyd‐Leduc, Janet E. Squires, Adrian Wagg, Carole A. Estabrooks

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of OttawaThompson Rivers UniversityDalhousie UniversityUniversity of TorontoYork UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionCluster (spacecraft)Randomized controlled trialNursingCluster randomised controlled trialSimple (philosophy)PsychologyMedicineComputer scienceComputer networkInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundEffective communication among interdisciplinary healthcare teams is essential for quality healthcare, especially in nursing homes (NHs). Care aides provide most direct care in NHs, yet are rarely included in formal communications about resident care (e.g., change of shift reports, family conferences). Audit and feedback is a potentially effective improvement intervention. This study compares the effect on improving formal staff communication in NHs of simple and two higher intensity levels of feedback based on Goal Setting Theory.MethodsThis pragmatic three-arm parallel cluster-randomized controlled trial included NHs participating TREC (Translating Research in Elder Care) across the Canadian provinces of Alberta and British Columbia. Facilities with at least one care unit with 10 or more care aide responses on the TREC baseline survey were eligible. At baseline, 4,641 care aides and 1,693 nurses cared for 8,766 residents in 67 eligible NHs. NHs were randomly allocated to a simple (control) group (22 homes, 60 care units) or one of two higher intensity feedback intervention groups (based on Goal Setting Theory): basic assisted feedback (22 homes, 69 care units) and enhanced assisted feedback 2 (23 homes, 72 care units). Our primary outcome was the amount of formal communication about resident care that involved care aides, measured by the Alberta Context Tool and presented as adjusted mean differences [95% confidence interval] between study arms at 12-month follow-up.ResultsBaseline and follow-up data were available for 20 homes (57 care units, 751 care aides, 2,428 residents) in the control group, 19 homes (61 care units, 836 care aides, 2,387 residents) in the basic group, and 14 homes (45 care units, 615 care aides, 1,584 residents) in the enhanced group. Compared to simple feedback, care aide involvement in formal communications at follow-up was 0.17 points higher in both the basic ([0.03; 0.32], p=0.021) and enhanced groups ([0.01; 0.33], p=0.035). We found no difference in this outcome between the two higher intensity groups.ConclusionsTheoretically informed feedback was superior to simple feedback. This underlines that prior estimates for efficacy of audit and feedback may be constrained by the type of feedback intervention tested.Trial registrationClinicalTrials.gov (NCT02695836), https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02695836, registered on March 1, 2016

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,375 · 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 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
Publié2020
Routes d'admission2
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