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Enregistrement W6958877174 · doi:10.6084/m9.figshare.c.5825116

SCOPE: safer care for older persons (in residential) environments—a pilot study to enhance care aide-led quality improvement in nursing homes

2022· other· en· W6958877174 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEducational and Organizational Development
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork UniversityAthabasca UniversityUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychological interventionSAFERQuality managementRubricIntervention (counseling)Minimum Data SetQuality (philosophy)Nursing homesLong-term care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Nursing home residents require daily support. While care aides provide most of this support they are rarely empowered to lead quality improvement (QI) initiatives. Researchers have shown that care aide-led teams can successfully participate in a QI intervention called Safer Care for Older Persons in Residential Care Environments (SCOPE). In preparation for a large-scale study, we conducted a 1-year pilot to evaluate how well coaching strategies helped teams to enact this intervention. Secondarily, we measured if improvements in team cohesion and communication, and resident quality of care, occurred. Methods This study was conducted using a prospective single-arm study design, on 7 nursing homes in Winnipeg Manitoba belonging to the Translating Research in Elder Care research program. One QI team was selected per site, led by care aides who partnered with other front-line staff. Each team received facilitated coaching to enact SCOPE during three learning sessions, and additional support from quality advisors between these sessions. Researchers developed a rubric to evaluate how well teams enacted their interventions (i.e., created actionable aim statements, implemented interventions using plan-do-study-act cycles, and used measurement to guide decision-making). Team cohesion and communication were measured using surveys, and changes in unit-level quality indicators were measured using Resident Assessment Instrument-Minimum Data Set data. Results Most teams successfully enacted their interventions. Five of 7 teams created adequate-to-excellent aim statements. While 6 of 7 teams successfully implemented plan-do-study-act cycles, only 2 reported spreading their change ideas to other residents and staff on their unit. Three of 7 teams explicitly stated how measurement was used to guide intervention decisions. Teams scored high in cohesion and communication at baseline, and hence improved minimally. Indicators of resident quality care improved in 4 nursing home units; teams at 3 of these sites were scored as ‘excellent’ in two or more enactment areas, versus 1 of the 3 remaining teams. Conclusions Our coaching strategies helped most care aide-led teams to enact SCOPE. Coaching modifications are needed to help teams more effectively use measurement. Refinements to our evaluation rubric are also recommended.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2240,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,272 · 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