What, Why, and How Care Protocols are Implemented in Ontario Nursing Homes
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Le but de cette étude était de mieux comprendre la mise en oeuvre de protocoles des soins, y compris l’influence des facteurs organisationnels et contextuels sur les approches de mise en oeuvre dans les maisons de soins de longue durée (MSLD) en Ontario. Nous avons sondé les directeurs de soins employés dans tous les 547 maisons de soins de longue durée (MSLD) en Ontario, et avons combiné les données d’enquête avec des données sécondaires concernant l’emplacement rural ou urbain, les dimensions de la maison de soins infirmiers, l’appartenance à une chaîne, le type de propriété, et le status d’accréditation. Les motivations pour l’utilisation ou la sélection de protocoles des soins dans les maisons de soins infirmiers dérivent principalement des croyances en amélioration continue et des soins fondés sur des preuves. Le choix des protocoles a été largement participative, impliquant la gestion et le personnel. Les sources d’informations externes sont importants pour la mise en oeuvre des protocoles, et l’éducation permanente était le principal moyen de l’éducation et la formation du personnel. Des différences significatives dans les méthodes de mise en oeuvre sont devenue évidentes dans le cadre des différences de la propriété. On a identifié trois facteurs essentiels de la réussite dans la mise en oeuvre: la contextualisation d’un changement dans la pratique; le ressourcement pour la mise en oeuvre; et la démonstration du rapport entre les changements dans les pratiques et les résultats.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.052 | 0.115 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".