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Enregistrement W2269955146 · doi:10.1093/intqhc/mzw006

Types and patterns of safety concerns in home care: client and family caregiver perspectives

2016· article· en· W2269955146 sur OpenAlexafffundabout
Catherine Tong, Joanie Sims‐Gould, Anne Martin-Matthews

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Quality in Health Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNursingBusinessPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Drawing on interviews with home care clients and their family caregivers, we sought to understand how these individuals conceptualize safety in the provision and receipt of home care, how they promote safety in the home space and how their safety concerns differ from those of home support workers. DESIGN: In-depth, semi-structured interviews were conducted with clients and family caregivers. The analysis included topic and analytical coding of participants' verbatim accounts. SETTING: Interviews were completed in British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: Totally 82 clients and 55 caregivers participated. RESULTS: Clients and family caregivers identified three types of safety concerns: physical, spatial and interpersonal. These concerns are largely multi-dimensional and intersectional. We present a conceptual model of client and caregiver safety concerns. We also examine the factors that intensify and mitigate safety concerns in the home. CONCLUSIONS: In spite of safety concerns, clients and family caregivers overwhelmingly prefer to receive care in the home setting. Spatial and physical concerns are the most salient. The financial burden of creating a safe care space should not be the client's alone to bear. The conceptualization and promotion of safety in home care must recognize the roles, responsibilities and perspectives of all of the actors involved, including workers, clients and their caregivers.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,414 · 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

Citations40
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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