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Enregistrement W2081540736 · doi:10.1186/s12877-015-0052-x

Community-based primary health care for older adults: a qualitative study of the perceptions of clients, caregivers and health care providers

2015· article· en· W2081540736 sur OpenAlexafffundabout
Claire Lafortune, Kelsey Huson, Paul Stolee

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineNursingFocus groupQualitative researchHealth careCollaborative CareCoding (social sciences)Family medicinePrimary care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older persons are often poorly served by existing models of community-based primary health care (CBPHC). We sought input from clients, informal caregivers, and health care providers on recommendations for system improvements. METHODS: Focus group interviews were held with clients, informal caregivers, and health care providers in mid-sized urban and rural communities in Ontario. Data were analyzed using a combination of directed and emergent coding. Results were shared with participants during a series of feedback sessions. RESULTS: An extensive list of barriers, facilitators, and recommended health system improvements was generated. Barriers included poor system integration and limited access to services. Identified facilitators were person and family-focused care, self-management resources, and successful collaborative practice. Recommended system improvements included expanding and integrating care teams, supports for system navigation, and development of standardized information systems and care pathways. CONCLUSIONS: Older adults still experience frustrating obstacles when trying to access CBPHC. Identified barriers and facilitators of improved system integration aligned well with current literature and Wagner's Chronic Care Model. Additional work is needed to implement the recommended improvements and to discern their impact on patient and system outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations74
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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