Does staffing impact health and work conditions of staff in long-term care homes?: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Long-Term Care (LTC) homes are highly regulated and task oriented, with demanding work and insufficient resources. Chronic underfunding of the sector, coupled with increased complexity of care, has deteriorated working conditions, resulting in precarious employment, intensified and stressful work, and decreased job satisfaction. These work conditions have contributed to severe staffing shortages of healthcare workers globally. To meet increased labour demands, OECD countries on average will need to increase the proportion of overall employment dedicated to LTC by 32% over the next decade. While reviews of literature have examined the association between staffing and care outcomes for residents in LTC, they have not examined how staffing structures affect the healthcare staff themselves. This scoping review asks: How does staffing impact the health of staff and working conditions in LTC? Methods A scoping review of empirical peer reviewed and grey literature was conducted to examine the association between LTC staffing practices and how they impact working conditions and the health and well-being of staff. PubMed, CINHAL, and Scopus databases were searched for relevant articles published within the past 10 years. Results Searches yielded 3994 unique articles, which were independently screened by pairs of reviewers. Preliminary results highlight that staffing levels are not optimized for healthy, sustainable work conditions. The level of staff, their skill mix, and ratios all impact the ability to provide care. In circumstances where there is inadequate staffing, care workers are more likely to experience stress, burnout, job dissatisfaction, and increased injury and illness. Conclusions Staffing practices shape working conditions which impact healthcare workers own health outcomes. To facilitate a strong LTC workforce, working conditions and occupational health need to be a priority in improvement initiatives. Key messages • With extreme staffing shortages challenging the healthcare sector, this review highlights the need for heightened attention to the impact of staffing practices on the healthcare workforce. • Improving working conditions and attuning to the needs of the workforce, ultimately improves quality of care.
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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 | 0,013 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».