Improving Data-Informed Care in New Brunswick Long-Term Care Homes: A Qualitative Study on an Educational Intervention for interRAI Coordinators
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: InterRAI is a globally validated platform aimed at improving care for individuals with disabilities and complex medical needs, particularly in long-term care settings. This study explores the experiences of interRAI coordinators in New Brunswick, Canada, and their perceptions of an educational intervention designed to enhance their ability to effectively use interRAI data for quality care. Methods: The study recruited interRAI coordinators from 73 New Brunswick long-term care homes for an educational intervention. Nine coordinators participated in interviews about their experiences. A qualitative descriptive approach was used to analyze field notes and interview transcripts with thematic analysis. Results: Nine interviews and six sets of field notes were collected over one year, focusing on the roles of interRAI coordinators. Participants (all female, averaging 54 years old) expressed positive perceptions of the intervention, noting increased knowledge and collaboration. Key themes included the context of the interRAI coordinator role, the use of interRAI data for quality indicators, and recommendations for future educational initiatives. Conclusions: The findings emphasize the critical role of interRAI coordinators in improving quality care in long-term care settings through effective data use and collaboration. Participants reported that the educational intervention significantly improved their understanding and application of interRAI data. Recommendations for ongoing training and broader engagement stress the importance of continuous support to advance care quality in long-term care homes.
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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 | 0,021 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».