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Enregistrement W4394580738 · doi:10.1136/bmjoq-2023-002589

Quality improvement collaborative approach to COVID-19 pandemic preparedness in long-term care homes: a mixed-methods implementation study

2024· article· en· W4394580738 sur OpenAlexafffundabout
Janice Sorensen, Laura Kadowaki, Lucy Kervin, Clayon B. Hamilton, Annette Berndt, Simran Dhadda, Abeera Irfan, Emma Leong, Akber Mithani

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser UniversityFraser Health
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCHealthcare Excellence Canada
Mots-clésPreparednessNursingCoachingPandemicMedicineLong-term carePsychologyQuality (philosophy)Quality managementMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The devastating impact of the COVID-19 pandemic on long-term care (LTC) homes underscores the importance of effective pandemic preparedness and response. This mixed-methods, implementation science study investigated how a virtual-based quality improvement (QI) collaborative approach can improve uptake of pandemic-related promising practices and shared learning across six LTC homes in British Columbia, Canada in 2021 during the COVID-19 pandemic health emergency. METHODS: QI teams consisting of residents, family/informal caregivers, care providers and leadership in LTC homes are supported by QI facilitation and shared learning through virtual communication platforms. QI projects address gaps in outbreak preparation, prevention and response; planning for care; staffing; and family presence. Thematically analysed semi-structured qualitative interviews and a validated questionnaire on organisational readiness investigated participants' perceptions of challenges, success factors and benefits of participating in the virtual QI collaborative approach. RESULTS: Nine themes were identified through interview analysis, including two related to challenges (ie, making time for QI and hands tied by external forces), four regarding factors for successes (ie, team buy-in, working together as a team, bringing together diverse perspectives and facilitators keep us on track) and three on the benefits of the QI collaborative approach (ie, seeing improvements, staff empowerment and appetite for change). Continuous QI facilitation and coaching for QI teams was feasible and sustainable virtually via video conferencing (Zoom). The QI team members showed limited engagement on the virtual communication platform (Slack), which was predominantly used by the implementation science team and QI facilitators to coordinate the study and QI projects, respectively. CONCLUSIONS: The virtual-based QI collaborative approach to pandemic preparedness supported LTC homes to rapidly and successfully form multidisciplinary QI teams, learn about QI methods and conduct timely QI projects to implement promising practice for improved COVID-19 pandemic response.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,245
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,409 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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