Family Involvement Training for Staff and Family Caregivers: Case Report on Program Design and Mixed Methods Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic underscored the imperative for meaningful family involvement in long-term care, aligning with policy and safety standards while enhancing outcomes for caregivers, residents, and staff. The objectives of this article are as follows: (1) a case study report on implementing a family involvement intervention designed to facilitate the formal and safe engagement of family caregivers in resident care and (2) the pilot evaluation of the intervention. We used Knapp’s six-step implementation science model to guide and describe intervention development to provide insight for others planning family involvement projects. We employed sequential mixed methods, including surveys with quantitative and qualitative questions before and after program implementation for providers, and surveys and interviews with family caregivers a year after. We used the Mann–Whitney U test (p < 0.05) to assess differences in health providers’ perceptions pre- and post-education. Families and staff perceived that the Family Involvement Program was important for improving the quality of care, residents’ quality of life and family/staff relationships. Providers’ perceptions of the program’s positive impact on residents’ quality of life (p = 0.020) and quality of care (p = 0.010), along with their satisfaction with working relationships with families (p = 0.039), improved significantly after the program. Qualitative data confirmed improvements in family–staff relationships. In conclusion, we documented the design of this family involvement initiative to encourage family caregivers and staff to work together in residents’ care. Youville’s Family Involvement Program gives families and family caregivers an explicit role as partners in long-term care. The mixed methods pilot evaluation documented improvements in staff and family relationships.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».