ENHANCING SOCIAL DIVERSITY AND COMMUNICATION IN AN ASSISTED LIVING FACILITY FOR OLDER ADULTS: A COMMUNITY HEALTH NURSING PROJECT
Notice bibliographique
Résumé
Improving the health of specific populations requires community partnerships, collaboration, and an in-depth understanding of the diverse health status and health care needs of the population. The purpose of this paper is to describe a community health project that the authors, in conjunction with the staff and residents, implemented at an assisted living facility for older adults who needed assistance with activities of daily living but who were otherwise fairly independent. The LODGE (pseudonym) community is located in a large urban centre in Western Canada. The focus of this three and half month project was to gain information about this community in order to help optimize the function and independence of its members. The guiding frameworks included the nursing process, the Community as a Partner model and the Population Health model. The community assessment included a windshield survey, a general survey of 142 residents living in the facility (74% response rate), key informant interviews, literature review, and several brainstorming sessions with staff and residents. The focus of data analysis was on the salient areas of strength and areas that needed improvement. The major finding regarding how to best optimize the function and independence of the residents included interventions related to (a) obtaining a more specific in-depth interview with residents who are inactive in both a physical and social sense in order to obtain more specific information about the activities and interests they valued in the past, and which ones they could still participate in if specific types of resources were provided , (b) enhancing relational communication and ( c) increasing accessibility to information regarding the eligibility and benefits of the government funded Home Care services. Interventions were viewed positively by members of the community. Recommendations are provided for expansion and sustainability of future community interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».