Examining Quality of Work Life in Atlantic Canadian Long-Term Care Homes: Protocol for a Cross-Sectional Survey Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The Canadian long-term care (LTC) workforce cares for increasingly complex residents. With greater care needs come greater demands. Despite this, LTC staffing and resources are largely unchanged and underresearched over the last decade. The Atlantic provinces are home to the oldest population in Canada, indicating a high need for LTC. The health and well-being of the LTC workforce are critical components of care quality, yet only in Western Canada are such data routinely and systematically collected. Translating Research in Elder Care is a 2-decade research program studying the LTC work environment and has found strong links between the working conditions of LTC staff and resident outcomes. We draw upon their success to generate the evidence needed to understand, support, and manage the LTC workforce in Canada’s four Atlantic provinces. OBJECTIVE This study aims (1) to assess the quality of work life among staff in LTC homes in Atlantic Canada; (2) to examine the effects of the work environment on the quality of work life; and (3) to build capacity for research in the LTC sector in Atlantic Canada among knowledge users, researchers, and trainees. The objective of this paper is to describe the approach needed to examine the quality of work life and health of care staff in LTC homes. METHODS Stratified random sampling will be used to recruit homes in Atlantic Canada. The sampling frame was designed to recruit 25% of the LTC homes in each of the 4 provinces with proportional representation by size; ownership model; and, if applicable, region or language. Key outcome variables include measures of mental health and well-being, quality of work life, intention to leave, workplace context, and missed or rushed care. Primary data will be obtained through structured interviews with care aides and web-based surveys from registered nurses, licensed practical nurses, managers, and allied health providers. Eligible participants were from an LTC home with at least 25 residents, 90% of whom were aged 65 years or older, and had worked in the home for at least 3 months. Multivariate analyses include regression analysis for explaining predictors of quality of work-life outcomes and multilevel modeling for more complex relationships of staff outcomes by provinces and LTC home characteristics. RESULTS Data collection and cleaning are complete as of October 2024 (N=2305). Care aides (n=1338), nurses (n=724), allied health providers (n=154), and managers (n=89) from 53 homes make up the sample. Data analysis is ongoing. Initially, individual reports will present descriptive data for each participating LTC home. Concurrent analysis is planned for publication in peer-reviewed journals. CONCLUSIONS This peer-reviewed research protocol lays the foundation for a comprehensive analysis of the effects of the work environment on the quality of work life of LTC staff in Atlantic Canada. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT DERR1-10.2196/66338
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | medium |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | high |
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 | 0,033 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,007 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».