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Enregistrement W2082614224 · doi:10.1111/scs.12228

The meaning of quality of care in home care settings: older lesbian and bisexual women's perspectives

2015· article· en· W2082614224 sur OpenAlexaffabout
Alisa Grigorovich

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Caring Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLesbianThematic analysisHealth careNursingQualitative researchContext (archaeology)Meaning (existential)PsychologyHuman sexualityMedicineSociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research suggests that the experience of being a lesbian or bisexual woman influences women's interactions with health care providers, and their perception of the quality of care. Limited research to date, however, has examined how ageing and sexuality mediates women's experiences of quality, when accessing health care in the community. To fill a gap in the literature, this study investigated older lesbian and bisexual women's perspectives on the meaning of quality of care in the context of receiving home care services. This was a qualitative single case study. Sixteen participants, aged 55-72 from Ontario, Canada, participated in semi-structured interviews between 2011 and 2012. The interviews were recorded and transcribed. The interview data were analysed using iterative thematic analysis and guided by a feminist ethic of care perspective. Participants described quality of care in ways that were in line with a feminist ethic of care; that is, they wanted care providers to be responsive and attentive to their needs, to involve them in the caring process and to demonstrate respect and caring. Participants also indicated that providers' comfort with, and knowledge of, sexual diversity was important for enabling quality of care. These findings deepen our understanding of how to support quality of care for this population through changes to provider education and training, and health policy.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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