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Enregistrement W6926540164 · doi:10.25384/sage.c.6822925

Organizational Context and Quality Indicators in Nursing Homes: A Microsystem Look

2023· other· en· W6926540164 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Invertebrate Physiology and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Psychological interventionQuality (philosophy)Set (abstract data type)Nursing careNursing Interventions ClassificationQuality of life (healthcare)Minimum Data Set

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association of organizational context with quality of care in nursing homes is not well understood at the clinical microsystem (care unit) level. This cross-sectional study examined the associations of unit-level context with 10 unit-level quality indicators derived from the Minimum Data Set 2.0. Study settings comprised 262 care units within 91 Canadian nursing homes. We assessed context using unit-aggregated care-aide-reported scores on the 10 scales of the Alberta Context Tool. Mixed-effects regression analysis showed that structural resources were negatively associated with antipsychotics use (B = −.06; <i>p</i> = .001) and worsened late-loss activities of daily living (B = −.03, <i>p</i> = .04). Organizational slack in time was negatively associated with worsened pain (B = −.04, <i>p</i> = .01). Social capital was positively associated with delirium symptoms (B = .12, <i>p</i> = .02) and worsened depressive symptoms (B = .10, <i>p</i> = .01). The findings suggested that targeting interventions to modifiable contextual elements and unit-level quality improvement will be promising.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
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Résumé présentoui

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