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Enregistrement W4405961909 · doi:10.1093/geroni/igae098.1952

ENHANCING CARE AND TEAM PROCESSES THROUGH NURSE PRACTITIONER-LED HUDDLES IN LONG-TERM CARE HOMES

2024· article· en· W4405961909 sur OpenAlexaffabout
Shirin Vellani, Katherine S. McGilton, Alexandra Krassikova, Margaret Keatings, Souraya Sidani

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingTerm (time)MedicineLong-term care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Long-term care (LTC) homes faced unprecedented challenges during the COVID-19 pandemic, impacting both staff and residents. Huddles led by a skilled facilitator have the potential to enhance care and team dynamics positively. Nurse practitioners (NPs) are highly trained clinician and leader with a proven history of contributing to favorable outcomes for residents, staff, and the health system within LTC homes. The objectives of this mixed-methods study included: 1) assess the implementation of NP-led huddles; 2) compare outcomes of moral distress and perceived support between staff; and 3) examine changes in resident outcomes. Over a four-month period, huddles were conducted on two units of a privately-owned, not-for-profit LTC home in Ontario, Canada. Post-implementation outcomes were compared between staff who attended at least one huddle (intervention group, n=20) and those who did not (control group, n=22). Anonymized resident-level data from RAI MDS 2.0 were utilized to evaluate resident outcomes. Bayesian analysis was employed to compare outcomes across different staff categories and to summarize changes in RAI measures before and after the intervention. Forty-eight huddles, primarily focusing on resident care (46%) and staff well-being (34%), were conducted by the NP. Direct care staff who attended huddles reported lower levels of moral distress and increased support from the NP. One of the intervention units showed statistical evidence of reduced medical complexity among residents over time. In conclusion, NP-led huddles have the potential to positively impact both staff and resident outcomes and integration of NPs into LTC can facilitate implementation of evidence-informed practices in LTC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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