INNOVATING LONG-TERM CARE DURING COVID-19 ACROSS FOUR NATIONS: INNOVATIONS, BARRIERS, AND FACILITATORS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has starkly highlighted the vulnerabilities of older adults in residential long-Term Care Homes (LTCHs), amplifying calls to “reimagine” the LTC sector. Active engagement and inclusion of older adults, their families, and staff in the development and implementation of LTC innovations have been recommended by the United Nations and the World Health Organization, but little is known about such engagement in innovations. This symposium presents a comprehensive scoping review aimed at understanding innovations implemented in LTCHs in four countries (Brazil, Canada, Switzerland, United States) since 2020, and the practices of inclusion within innovation processes within LTCHs. The first paper outlines the scoping review methodology and summarizes national-level results, including the number of studies per country and types of studies (e.g., observational, experimental). The second paper presents an analysis of interventions deployed across different countries. The third paper focuses on the types and goals of technology-based innovations implemented in LTCHs during COVID-19 and summarizes the extent to which perspectives of residents, staff, and family caregivers were considered regarding technology-based innovations. The final paper examines the barriers and facilitators of the innovation process during COVID-19. This international symposium contributes to the reimagining and transformation of LTCHs into more resilient, inclusive, and high-quality living environments.
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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 | 0,024 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».