The quality of care delivered to residents in long-term care in Australia: an indicator-based review of resident records (CareTrack Aged study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study estimated the prevalence of evidence-based care received by a population-based sample of Australian residents in long-term care (LTC) aged ≥ 65 years in 2021, measured by adherence to clinical practice guideline (CPG) recommendations. METHODS: Sixteen conditions/processes of care amendable to estimating evidence-based care at a population level were identified from prevalence data and CPGs. Candidate recommendations (n = 5609) were extracted from 139 CPGs which were converted to indicators. National experts in each condition rated the indicators via the RAND-UCLA Delphi process. For the 16 conditions, 236 evidence-based care indicators were ratified. A multi-stage sampling of LTC facilities and residents was undertaken. Trained aged-care nurses then undertook manual structured record reviews of care delivered between 1 March and 31 May 2021 (our record review period) to assess adherence with the indicators. RESULTS: Care received by 294 residents with 27,585 care encounters in 25 LTC facilities was evaluated. Residents received care for one to thirteen separate clinical conditions/processes of care (median = 10, mean = 9.7). Adherence to evidence-based care indicators was estimated at 53.2% (95% CI: 48.6, 57.7) ranging from a high of 81.3% (95% CI: 75.6, 86.3) for Bladder and Bowel to a low of 12.2% (95% CI: 1.6, 36.8) for Depression. Six conditions (skin integrity, end-of-life care, infection, sleep, medication, and depression) had less than 50% adherence with indicators. CONCLUSIONS: This is the first study of adherence to evidence-based care for people in LTC using multiple conditions and a standardised method. Vulnerable older people are not receiving evidence-based care for many physical problems, nor care to support their mental health nor for end-of-life care. The six conditions in which adherence with indicators was less than 50% could be the focus of improvement efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».