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Enregistrement W2901464684 · doi:10.1093/geront/gny141

“I Didn’t Even Make My Bed”: Hospital Relocations and Resident Adjustment in Long-Term Care Over Time

2018· article· en· W2901464684 sur OpenAlexafffund
Tamara Sussman, Brittany Orav-Lakaski

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésTerm (time)PsychologyNursingMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF THE STUDY: This prospective longitudinal qualitative study sought to identify the conditions that help or hinder older adults' capacities to adjust to long-term care (LTC) when relocating from hospital. DESIGN AND METHODS: Informed by the principles of constructivist grounded theory, this study employed semi-structured interviews with LTC home residents. Participants were interviewed 4 weeks after their initial relocation, and again every 6 months until they had either resided in their final LTC home for at least 3 months or been enrolled in the study for 2 years. Transcribed interviews were analyzed using the constant comparative method that employs the principle of comparison to guide the analytic process. FINDINGS: A total of nine residents participated in 24 interviews and most had undergone two or more moves. Analysis of the data revealed that multiple forced moves challenged residents' capacities to find home in LTC by contributing to anxiety and uncertainty, hindering resident-staff relations, and interfering with residents' desires to connect with one another. Analysis of the data further revealed that relocation frameworks may require adaptations to more accurately reflect older adults' experiences with relocation from hospital to LTC. IMPLICATIONS: Hospital relocations pose many challenges to residents' capacities to find home in LTC, in part, because they initiate a process of multiple moves. Until the moving process from hospital truly acknowledges and explores residents' preferences, offers choices, and supports joint decision making, it will remain challenging for the LTC home sector to help residents find meaning, purpose, and home in LTC.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,345 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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