Strengthening resilience and mental wellbeing through the Support4Resilience Toolbox for leaders in elderly care: A protocol for a cross-country mixed methods study (Support4Resilience) (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adult care systems face severe workforce shortages, rising demands, and high levels of stress and burnout, undermining the quality of care and organizational resilience. Support4Resilience (S4R, 2024-2028) aims to improve working conditions and mental well-being by equipping leaders with an evidence-based, organizational-level intervention. The project develops and evaluates a digital S4R Toolbox consisting of 3 tools: (1) mapping and identification (MAP); (2) reflection and education (IMPROVE); and (3) reorganization (REMOVE). OBJECTIVE: The project aims to strengthen resilience and mental well-being among health care workers and informal caregivers in older adult care across Europe and Australia through the development and implementation of the digital S4R Toolbox. Secondary objectives are identifying determinants of resilience and mental well-being across diverse contexts; exploring needs and perspectives that inform successful adaptation to changing working conditions and ethical challenges; designing the S4R Toolbox; evaluating its relevance, effectiveness, and cost-effectiveness across health care systems; advancing theory on the relationship among individual resilience, organizational resilience, and leadership; and producing research-based recommendations and interventions through the open-access S4R Resource Bank. METHODS: S4R applies an exploratory, longitudinal, mixed-methods co-design approach across 4 phases. The input phase gathers evidence through literature reviews, context mapping, and qualitative and quantitative data collection in 7 countries. The co-design and prototype testing phase involves developing the S4R Toolbox and conducting pilot testing. The implementation, evaluation, and finalization phase includes a 1-year implementation period, followed by process, effectiveness, and cost-effectiveness evaluations and final refinement of the Toolbox. The output phase disseminates the results through the open-access S4R Resource Bank. RESULTS: The project has achieved substantial early progress, including 5 literature reviews, completed and published context mapping, and comprehensive data collection involving health care workers, leaders, and informal caregivers in 7 countries. Toolbox development is well advanced, and pilot testing has been completed. CONCLUSIONS: S4R will deliver a research-based digital Toolbox that supports leaders in strengthening the resilience and mental well-being of health care workers and informal caregivers in older adult care. By integrating the perspectives and experiences of leaders, health care workers, and informal caregivers, identifying resilience factors, and developing theory-informed, cost-effective interventions, S4R will provide actionable resources through an open-access platform, contributing to more resilient older adult care systems. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT07504042; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT07504042. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/73701.
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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 | 0,045 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,016 |
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 ».