Practice Change Interventions in Long-Term Care Facilities: What Works, and Why?
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Au cours des trois dernières décennies, il y a eu une augmentation notable dans les études de pratique concernant changements dans les interventions en soins de longue durée (SLD). Cette critique, basé sur une approche réaliste modifiée, répond aux questions suivantes: Quelles caractéristiques de changement d’intervention fonctionnent bien? Et, dans quelles circonstances, fonctionnent-elles, et pourquoi? Une approche réaliste modifiée a été appliquée pour identifier et expliquer les interactions parmi le contexte, le mécanisme, et les résultats. Nous avons cherché des bases de données électroniques et la littérature publiée pour les études empiriques des interventions pratiques modifiées qui (a) ont été menées dans les établissements de SLD, (b) ont impliqué le personnel soignant formel, et (c) ont fait état d’une évaluation formelle. Quatre-vingt-quatre articles répondaient à nos critères d’inclusion. Les interventions qui ne comprenaient que des facteurs prédisposants étaient moins susceptibles d’être efficaces, tandis que les interventions qui comprenaient des facteurs renforçants étaient les plus susceptibles de produire des résultats durables. Nous avons conclu que les interventions visant à changer les pratiques dans les milieux de SLD devraient inclure les facteurs habilitants et renforçants qui sont à la fois réalisables et efficaces.
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 | 0.048 | 0.166 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".