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Enregistrement W4408097828 · doi:10.2196/66338

Examining Quality of Work Life in Atlantic Canadian Long-Term Care Homes: Protocol for a Cross-Sectional Survey Study

2025· article· en· W4408097828 sur OpenAlexaffvenueabout
Janice Keefe, Rose McCloskey, Marilyn J. Hodgins, Caitlin McArthur, Adrian MacKenzie, Lori E. Weeks, Carole A. Estabrooks

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of New BrunswickDalhousie UniversitySaint John Regional HospitalGovernment of Nova ScotiaMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyPreprintWork (physics)Protocol (science)Quality (philosophy)GerontologyMedicinePsychologyComputer scienceEngineeringWorld Wide WebAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian long-term care (LTC) workforce cares for increasingly complex residents. With greater care needs come greater demands. Despite this, LTC staffing and resources are largely unchanged and underresearched over the last decade. The Atlantic provinces are home to the oldest population in Canada, indicating a high need for LTC. The health and well-being of the LTC workforce are critical components of care quality, yet only in Western Canada are such data routinely and systematically collected. Translating Research in Elder Care is a 2-decade research program studying the LTC work environment and has found strong links between the working conditions of LTC staff and resident outcomes. We draw upon their success to generate the evidence needed to understand, support, and manage the LTC workforce in Canada's four Atlantic provinces. OBJECTIVE: This study aims (1) to assess the quality of work life among staff in LTC homes in Atlantic Canada; (2) to examine the effects of the work environment on the quality of work life; and (3) to build capacity for research in the LTC sector in Atlantic Canada among knowledge users, researchers, and trainees. The objective of this paper is to describe the approach needed to examine the quality of work life and health of care staff in LTC homes. METHODS: Stratified random sampling will be used to recruit homes in Atlantic Canada. The sampling frame was designed to recruit 25% of the LTC homes in each of the 4 provinces with proportional representation by size; ownership model; and, if applicable, region or language. Key outcome variables include measures of mental health and well-being, quality of work life, intention to leave, workplace context, and missed or rushed care. Primary data will be obtained through structured interviews with care aides and web-based surveys from registered nurses, licensed practical nurses, managers, and allied health providers. Eligible participants were from an LTC home with at least 25 residents, 90% of whom were aged 65 years or older, and had worked in the home for at least 3 months. Multivariate analyses include regression analysis for explaining predictors of quality of work-life outcomes and multilevel modeling for more complex relationships of staff outcomes by provinces and LTC home characteristics. RESULTS: Data collection and cleaning are complete as of October 2024 (N=2305). Care aides (n=1338), nurses (n=724), allied health providers (n=154), and managers (n=89) from 53 homes make up the sample. Data analysis is ongoing. Initially, individual reports will present descriptive data for each participating LTC home. Concurrent analysis is planned for publication in peer-reviewed journals. CONCLUSIONS: This peer-reviewed research protocol lays the foundation for a comprehensive analysis of the effects of the work environment on the quality of work life of LTC staff in Atlantic Canada. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66338.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,004

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 Opus0,619
Tête enseignante GPT0,687
Écart entre enseignants0,069 · 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
GenreProtocole

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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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