Organizational Context and Facilitation Interactions on Delirium Risk in Long-Term Care: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Organizational context (eg, leadership) and facilitation (eg, coaching behaviors) are thought to interact and influence staff best practices in long-term care (LTC), including the management of delirium. Our objective was to assess if organizational context and facilitation-individually, and their interactions-were associated with delirium in LTC. DESIGN: Retrospective cross-sectional analysis of secondary data. SETTING AND PARTICIPANTS: We included 8755 residents from 281 care units in 86 LTC facilities in 3 Canadian provinces. METHODS: Delirium (present/absent) was assessed using the Resident Assessment Instrument-Minimum Data Set 2.0 (RAI-MDS 2.0). The Alberta Context Tool (ACT) measured 10 modifiable features of care unit organizational context. We measured the care unit's total care hours per resident day and the proportion of care hours that care aides contributed (staffing mix). Facilitation included the facility manager's perception of RAI-MDS reports' adequacy and pharmacist availability. We included unit managers' change-oriented organizational citizenship behavior (OCB) and an item reflecting how often care aides recommended policy changes. Associations of organizational context, facilitation, and their interactions with delirium were analyzed using mixed-effects logistic regressions, controlling for covariates. RESULTS: Delirium symptoms were prevalent in 17.4% of residents (n = 1527). Manager-perceived adequacy of RAI-MDS reports was linked to reduced delirium symptoms [odds ratio (OR) = 0.63]. Higher care hours per resident day (OR = 1.2) and an available pharmacist in the facility (OR = 1.5) were associated with increased delirium symptoms. ACT elements showed no direct association with delirium. However, on care units with low social capital scores (context), increased unit managers' OCB decreased delirium symptoms. On care units with high vs low evaluation scores (context), increased staffing mix reduces delirium symptoms more substantially. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Unit-level interactions between organizational context and facilitation call for targeted quality improvement interventions based on specific contextual factors, as effectiveness may vary across contexts.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».