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Enregistrement W119581836 · doi:10.1097/00115514-200203000-00005

Ethical Dilemmas in Home Care Case Management

2002· article· en· W119581836 sur OpenAlexaffabout
Elaine Gallagher, Denise Alcock, Elizabeth Diem, Douglas Angus, Jennifer Medves

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthcare Management · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCase managementBusinessNursingMedicineProcess management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of case manager is fraught with challenges in a healthcare environment characterized by rapid aging of the population, a move against institutionalization of seniors, and the need to contain healthcare costs. This study examined experiences of 89 case managers through focus groups in five urban and five rural regions of Canada to identify ethical dilemmas and issues encountered in their role. Overall, the case managers expressed frustration for the lack of support for their work as evidenced by inadequate resources and few agency policies. The analysis of the focus group data revealed four main themes in relation to ethical concerns and dilemmas: (1) issues related to equity, (2) beneficence, (3) non-maleficence, and (4) autonomy and power imbalances. The situation facing these workers is grave and steps must be taken to provide them with ongoing training, support, and resources to continue in this vital role. System changes that would reduce some of the ethical conflicts experienced by case managers include funding for long-term care to keep pace with growing demands, better management of client waitlists to ensure that the most needy are given the highest priority, more supportive housing options that provide for some on-site coordination of services, better opportunities for health promotion, and better interdisciplinary teamwork so that case managers are not left making decisions in the absence of other key service providers.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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