ENHANCING CARE AND TEAM PROCESSES THROUGH NURSE PRACTITIONER-LED HUDDLES IN LONG-TERM CARE HOMES
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».