Purchasing and Using Personal Emergency Response Systems (PERS): how decisions are made by community-dwelling seniors in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the demographic of older people continues to grow, health services that support independence among community-dwelling seniors have become increasingly important. Personal Emergency Response Systems (PERS) are medical alert systems, designed to serve as a safety net for seniors living alone. Health care professionals often recommend that seniors in danger of falls or other medical emergencies obtain a PERS. The purpose of the study was to investigate the experience of seniors living with and using a PERS in their daily lives, using a qualitative grounded theory approach. METHODS: Five focus groups and 10 semi-structured interviews, with a total of 30 participants, were completed using a grounded theory approach. All participants were PERS subscribers over the age of 80, living alone in a naturally occurring retirement community (NORC) with high health service utilization in a major urban centre in Ontario. Constant comparative analysis was used to develop themes and ultimately a model of why and how seniors obtain and use the PERS. RESULTS: Two core themes, unpredictability and decision-making around PERS activation, emerged as major features of the theoretical model. Being able to get help and the psychological value of PERS informed the context of living with a PERS. CONCLUSIONS: A number of theoretical conclusions related to unpredictability and the decision-making process around activating PERS were generated.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».