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Enregistrement W2033108291 · doi:10.1300/j027v22n02_03

Rationing Home Care Resources: How Discharged Seniors Cope

2003· article· en· W2033108291 sur OpenAlexaffabout
Georgia Livadiotakis, Gloria Gutman, Marcus J. Hollander

Notice bibliographique

RevueHome Health Care Services Quarterly · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRationingFeelingNursingCoping (psychology)Home healthHealth careMedicinePopulationPersonal careSilenceBusinessGerontologyFamily medicinePsychologyEconomic growthEnvironmental healthPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationing home care services has become a common strategy used by state/provincial governments to control escalating health care costs, particularly at a time when very little new funding has been re-directed to the home care sector. Across British Columbia, Regional Health Authorities had implemented service reforms that call for the discharge of higher functioning clients from home support service. This paper describes the coping strategies of 137 senior clients who were discharged from home support services and from the Continuing Care Program in the Simon Fraser Health Region located in British Columbia, Canada. Personal interviews were conducted by experienced case managers to gain an understanding of how seniors were coping 19 to 21 months after their discharge. Of the 137 clients, 34.3% are characterized as being "home alone and suffering in silence," 29.2% reported receiving assistance from informal sources or reported paying out-of-pocket for private care, and 28.4% reported that they can do the work better themselves. The remaining 8.0% of participants reported mixed feelings about the impact of their discharge from home support service. The effectiveness of discharge targeted to a senior population is discussed and it is suggested that functional status together with age are important criteria when rationing home care services.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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