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Enregistrement W2806260043 · doi:10.1177/1084822318779371

Case Manager Resource Allocation Decision-Making for Adult Home Care Clients: With Comparisons to a High Needs Pediatric Home Care Clients

2018· article· en· W2806260043 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHome Health Care Management & Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésData collectionContext (archaeology)Nonprobability samplingResource (disambiguation)Principal (computer security)Sample (material)Resource allocationFocus groupHealth carePsychologyBusinessOperations managementNursingMedicineComputer scienceMarketingSociologyPopulationEngineeringPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Home care programs have become integral parts of the overall health service system in Canada and in many other developed nations. Resource allocation decision-making by home care case managers (CM) is a complex task where CMs are challenged to meet the dual responsibilities for clients, in order that they achieve high quality care, and to the system to contain costs. The purpose of this study was to extend what is known about resource allocation decision-making factors identified in a previous systematic literature review and ethnographic study within a high needs pediatric context conducted by the principal investigator in Western Canada. Spradley’s ethnoscience method was used in this research. The study sample consisted of 17 home care CMs, professional practice leads, and their managers from two separate home care offices. All participating CMs had assigned caseloads and were involved in the assessment and implementation of care planning for clients. Purposive sampling methods were employed. In keeping with Spradley’s ethnoscience approach, data collection occurred in three distinct phases or rounds. The first round of data collection began with a series of one-on-one interviews with card sorts, the second round of data collection was another series of one-on-one interviews with CMs who were not interviewed in the prior round, and the third and final round of data collection was a focus group to accomplish further refinement and verification of our established categories. Participants identified five categories of factors that effected their resource allocation decision-making. The categories were related to one of five main areas: the client, the CM, the home care program, community resources, or the health care system. The findings of this study reinforced the complexity of CM resource allocation decision-making in home care. This study provides new insights into CM resource allocation decision-making based on multidisciplinary, integrated home care teams caring for adults, the majority of whom are 65 years and older. This study also provides the comparison of taxonomy that differs between pediatric and adult home care populations that influence resource allocation decision-making.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,367 · 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