From Silence to Surge: Nursing Home Research in Ireland Before and After the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Nursing home residents in Ireland experienced a disproportionate burden of illness and death during the COVID-19 pandemic, highlighting longstanding systemic deficiencies in governance, staffing, and research engagement. Prior to the pandemic, this vulnerable population, characterised by high levels of multimorbidity and disability, received limited research attention. A subgroup from the National Clinical Programme for Older People recommended the development of a research agenda in nursing homes, including resident involvement. This study aimed to characterise the extent and nature of Irish nursing home research from 1966 to 2024. Methods A bibliometric review was conducted using PubMed to identify publications related to Irish nursing homes from January 1966 to March 2020 (pre-pandemic) and April 2020 to July 2024 (post-pandemic). Data extracted included publication type, number of authors, institutional affiliations, countries of origin, disciplines involved, and acknowledgement of nursing home staff or residents. Descriptive analysis was performed using Excel and SPSS. Results A total of 144 publications were identified. Most papers (n=106; 73.6%) were published pre-pandemic, while 38 (26.4%) appeared in the shorter post-pandemic period, showing a substantial increase in publication rate (1.9 to 9.5/year). Original research comprised 81.3% of papers. Interdisciplinary authorship was common, yet only 12.5% of papers listed a nursing home as an author affiliation—primarily from public or voluntary sectors. Less than 40% of papers acknowledged staff or resident contributions. While COVID-19-focused publications increased markedly post-2020, broader topics in nursing home care remained underrepresented. Conclusion Despite increased research activity during the pandemic, engagement with nursing home research in Ireland remains limited, especially from the private sector. The lack of consistent stakeholder involvement and sustained research investment signals a need for a national strategy. Key priorities include implementing the interRAI tool, improving professional engagement, and enhancing research funding to ensure evidence-based policy and care for nursing home residents.
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 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 | 0,097 | 0,224 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».