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Enregistrement W2526642835 · doi:10.1017/s0714980816000568

Primary Health Care Providers’ Perspectives: Facilitating Older Patients’ Access to Community Support Services

2016· article· fr· W2526642835 sur OpenAlexaffabout
Jenny Ploeg, Margaret Denton, Brian Hutchison, Carrie McAiney, Ainsley Moore, Kevin Brazil, Joseph Tindale, Amina Wu, Annie Lam

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of GuelphSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careNursingHealth careQualitative researchMedicinePsychologyFamily medicinePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Le but de l’étude examiné dans cet article était de comprendre comment les professionnels des soins de santé qui ne sont pas médecins, mais travaillent dans des milieux primaires canadiens de soins de santé, facilitent l’accès des personnes âgées aux services de soutien communautaire (SSC). L’utilisation de SSC a un impact positif pour les clients, mais ils restent sous-utilisés en raison du manque de prise de conscience. En utilisant une approche descriptive qualitative, nous avons interrogé 20 professionnels de la santé de diverses disciplines et modèles de soins de santé primaires sur les processus qu’ils utilisent pour lier les patients âgés à SSC. Les participants ont collaboré intensivement avec des collègues professionnels au sein et à l’extérieur de leurs organisations pour trouver SSC pertinents. Ils faisaient participer activement les patients et leurs familles à faire ces liens et ont assuré le suivi. Il est troublant de constater qu’ils comptaient sur les ressources périmées et des stratégies de recherche inefficaces pour trouver les SSC. Nos résultats peuvent être utilisés pour développer des ressources et des approches afin de mieux soutenir les fournisseurs de soins de santé primaires en reliant les adultes âgés à des CSS pertinents.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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