An Analysis of Long-Term Care Home Inspection Reports and Responsive Behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Concern about residential long-term care quality and safety is a critical issue in developed countries internationally, often fueled by media scandals exposing riveting accounts of resident-to-resident aggression/responsive behaviours. These scandals raise questions about standards of care set through long-term care regulation. Using a participatory action research approach and document analysis method, we analyzed incidents related to responsive behaviours documented in three types of public version inspection reports posted for 535 Ontario, Canada long-term care homes from 2016 through 2018. Creation of an Individual Home Data Collection and Analysis Tool facilitated data collation and descriptive statistical analysis of seven long-term care service areas in the province of Ontario. Results highlight several combined service areas differences between for-profit and not-for-profit home documentation related to responsive behaviours in (a) resident quality inspection means; (b) total complaint and critical incident proportions and means; (c) total enforcement actions proportions; and (d) enforcement penalties. We discovered that documented evidence of incidents related to responsive behaviours was instead represented by other sections of the legislation. The highest proportion of enforcement actions related to responsive behaviours involved no follow-up by inspectors and only four enforcement penalties over three years. Recommendations include revision of the inspection report judgement matrix tool to produce separate enforcement actions specific to responsive behaviours. We submit that attending to this will contribute to protecting long-term care residents from harm and improving their quality of care through more effective connection of long-term care regulation to responsive behaviour care management.
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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 | 0,020 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».