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Enregistrement W2726796174 · doi:10.1093/geroni/igx004.303

MANAGING MULTIPLE CHRONIC CONDITIONS: EXPERIENCES OF OLDER ADULTS, CAREGIVERS, AND CARE PROVIDERS

2017· article· en· W2726796174 sur OpenAlexaffabout
Jenny Ploeg, Nancy Matthew‐Maich, Kimberly D. Fraser, Sinéad Dufour, Carrie McAiney, Sharon Kaasalainen, Maureen Markle‐Reid, Ross Upshur

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMohawk CollegeUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple Chronic ConditionsPillIntervention (counseling)Qualitative researchFamily caregiversHealth careGerontologyNursingMedicineChronic careAging in placeChronic diseasePsychologyFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to explore the experience of managing multiple chronic conditions (MCC) in the community from the perspectives of older adults with MCC, caregivers and healthcare providers. Semi-structured qualitative interviews (n=130) were conducted in two Canadian provinces with 41 community-living older adults (65 years and older) with 3 or more chronic conditions, 47 caregivers and 42 healthcare providers working in community settings. Participants described the experience of managing MCC as: (a) overwhelming, draining and complicated, (b) organizing pills and appointments, (c) being split into pieces, (d) doing what the doctor says, (e) relying on family and friends, and (f) having difficulty getting outside help. The experience of managing MCC was highly complex and significant gaps existed between the perceived needs of older adults and caregivers and the ability of health and social care systems to meet those needs. Study results informed the design of intervention studies.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,294 · 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'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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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