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Enregistrement W4385751612 · doi:10.1111/opn.12563

Communities of practice in residential aged care: A rapid review

2023· review· en· W4385751612 sur OpenAlexaff
Martin Read, Sanne Peters, Noleen Bennett, Jill Francis, Deirdre Fetherstonhaugh, Wen Kwang Lim, Joanne Tropea

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Older People Nursing · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research Future Fund
Mots-clésAged careGerontologyGerontological nursingNursingMedicineResidential carePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Communities of practice (CoPs) have the potential to help address the residential aged care system's need for continuing education and quality improvement. CoPs have been used in healthcare to improve clinical practice; however, little is known about their application to the unique residential aged care context. OBJECTIVES: This rapid review of CoPs for residential aged care was conducted to summarise the features of CoPs, how they are developed and maintained, and assess their effectiveness. METHODS: MEDLINE and CINAHL databases were searched for studies published from January 1991 to November 2022 about CoPs in residential aged care. Data were extracted regarding the CoPs' three key features of 'domain', 'community' and 'practice' as described by Wenger and colleagues. Kirkpatrick's four levels of evaluation (members' reactions, learning, behaviour and results) was used to examine studies on the effectiveness of CoPs. The Mixed Methods Appraisal Tool was used for quality appraisal. RESULTS: Nineteen articles reported on 13 residential aged care CoPs. Most CoPs aimed to improve care quality (n = 9, 69%) while others aimed to educate members (n = 3, 23%). Membership was often multidisciplinary (n = 8, 62%), and interactions were in-person (n = 6, 46%), online (n = 3, 23%) or both (n = 4, 31%). Some CoPs were developed with the aid of a planning group (n = 4, 31%) or as part of a larger collaborative (n = 4, 31%), and were maintained using a facilitator (n = 7, 54%) or adapted to member feedback (n = 2, 15%). Thirteen (81%) studies evaluated members' reactions, and three (24%) studies assessed members' behaviour. The heterogeneity of studies and levels of reporting made it difficult to synthesise findings. CONCLUSIONS: This review revealed the variation in why, and how, CoPs have been used in residential aged care, which is consistent with previous reviews of CoPs in healthcare. While these findings can inform the development of CoPs in this context, further research is needed to understand how CoPs, including the membership makeup, delivery mode, facilitator type and frequency of meetings, impact quality of care.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0330,032
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,396 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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