Exploring subjective quality-of-life indicators in long-term care facilities: a mixed-methods research protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Improving quality of life has become a priority in the long-term care (LTC) sector internationally. With development and implementation guidance, standardised quality-of-life monitoring tools based on valid, self-report surveys could be used more effectively to benefit LTC residents, families and organisations. This research will explore the potential for subjective quality-of-life indicators in the interRAI Self-Reported Quality of Life Survey for Long-Term Care Facilities (QoL-LTCF). METHODS AND ANALYSIS: Guided by the Medical Research Council Framework, this research will entail a (1) modified Delphi study, (2) feasibility study and (3) realist synthesis. In study 1, we will evaluate the importance of statements and scales in the QoL-LTCF by administering Delphi surveys and focus groups to purposively recruited resident and family advisors, researchers, and LTC clinicians, staff, and leadership from international quality improvement organisations. In study 2, we will critically examine the feasibility and implications of risk-adjusting subjective quality-of-life indicators. Specifically, we will collect expert stakeholder perspectives with interviews and apply a risk-adjustment methodology to QoL-LTCF data. In study 3, we will iteratively review and synthesise literature, and consult with expert stakeholders to explore the implementation of quality-of-life indicators. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has received approval through a University of Waterloo Research Ethics Board and the Social and Societal Ethics Committee of KU Leuven. We will disseminate our findings in conferences, journal article publications and presentations for a variety of stakeholders.
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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 | 0,183 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,015 |
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 ».