Notice bibliographique
Résumé
Objectives: By 2050 it is expected that the population of individuals over the age of 80 will increase from 14.5 million to 394.7 million. During this time, chronic diseases will account for over half of the low to middle income countries disease burden. These in combination have led to increased stress on long term care (LTC) facilities to accommodate the elderly population. The objective of this paper is to identify the stakeholders, barriers and solutions to better managing wait-times in long-term care (LTC) facilities in Ontario. Background: Current research identifies practical solutions to prolonged wait times for long-term care facilities. There is a gap in identifying the stakeholders and barriers that affect long-term care wait times. Importance we are filling the gaps in research by identifying stakeholders and solutions to barriers that can improve wait times in long-term care facilities for the elder population. Methods: We reviewed a variety of scholarly, news and statistic based articles. We utilized the search engine Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature database (CINAHL) between the years 2012-2017 to insure up to date research is utilized. Both qualitative and quantitative research was reviewed based on studies related to LTC facilities. Results: Wait times for admission to a LTC facilities in Ontario averaged 99 days. The population of individuals over 80 is expected to rise by 380.2 million (272%) by 2050. This places a strain on admission times into a LTC facility, which increases the demand for beds. The greatest barriers were a lack of available beds and the large expense of placing a family member in a LTC facility. We also identified internal and external stakeholders. Results demonstrated that if stakeholders worked together wait times could be decreased. Strategies to reduce wait times include implementing unique approaches such as increasing investments in home care, promoting mobilization and nutrition, and preventing chronic diseases. These actions have the potential to decrease overall LTC facilities wait times. Keywords: Long-term care, Home, Wait-time, Stakeholder, Barriers, Health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».