The process of implementing culture change across a city-operated long-term care home and the importance of stakeholder engagement
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the Quality Improvement (QI) initiative of a culture change model, CareTO. CareTO is a made-in-Toronto, resident-driven, person-centred approach to care that was implemented across all units of a City of Toronto-operated Long-Term Care (LTC) home during the COVID-19 pandemic. The City of Toronto's Seniors Services and Long-Term Care (SSLTC) Division partnered with an external QI team to support the implementation of CareTO at the pilot site. This team employed a multi-method approach (fact-gathering conversations, stakeholder survey, and meeting) to understand how residents, families, and professionals defined CareTO, and identified implementation facilitators, barriers, and priorities. Emerging findings were shared with SSLTC to inform the delivery of CareTO in real time. Results suggested that stakeholder engagement, and collaborations between external partners and municipal governments are an effective means of mobilizing implementation initiatives by encouraging reflection, developing a shared understanding, and refining objectives.
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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 | 0,094 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».