Client safety in assisted living: perspectives from clients, personal support workers and administrative staff in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
As the population ages, the demand for long-term care settings is expected to increase. Assisted living is a suitable and favourable residence for older individuals to receive care services specific to their needs while maintaining their independence and privacy. With the growing transition of older individuals into assisted living, facilities need to ensure that safe care is continually maintained. The purpose of this study was to determine the gaps and strengths in care related to safety in assisted living facilities (ALFs). A qualitative descriptive research design was used to provide a comprehensive understanding of client safety from the perspectives of clients, administrative staff and personal support workers. Interviews were conducted with 22 key informants from three ALFs in Toronto, Ontario throughout July 2012. All interviews were semi-structured, audio-recorded and transcribed verbatim. Initial deductive analysis used directed coding based on a prior literature review, followed by inductive analysis to determine themes. Three themes emerged relating to the safety of clients in ALFs: meaning of safety, a multi-faceted approach to providing safe care and perceived areas of improvement. Sub-themes also emerged including physical safety, multiple factors, working as a team, respecting clients' independence, communication and increased education and available resources. The study findings can contribute to the improvement and development of new processes to maintain and continually ensure safe care in ALFs.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».