THE INFLUENCE OF NURSING HOME CONTEXT ON IMPLEMENTATION: EARLY FINDINGS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence suggests that organizational context, including context of care in nursing homes (NHs) is associated with implementation and improvement success and that optimized context contributes to improved resident and staff outcomes. However, evidence on mechanisms of these influences is scarce. The longitudinal Translating Research in Elder Care program (2007 to present) is our data source. This symposium reports findings of a secondary analysis of longitudinal organizational structural and contextual, staff worklife, and resident care quality data collected in nursing homes from 2007-2021, in a cohort of 94 Canadian nursing homes. Our data include continuously collected administrative data (RAI-MDS 2.0), 5 waves of primary surveys from multiple care providers in NHs (15,000 cases to date), extensive qualitative case study data, and data from two large scale pragmatic trials. The TREC program was framed originally and continues to be, using the Promoting Action on Research Implementation in Health Services (PARiHS) framework. Each of our 5 papers will report on a critical aspect of the findings. The symposium will conclude with a discussion of implications of these findings of phase one and a description of phase two and how it is shaped by our interactions with expert panels (context and implementation experts, policymakers, NH managers, paid care providers, and residents and families). Early implications of this work for future research in nursing homes and for practice and policy will be mentioned.
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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 | 0,032 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».