Understanding the Complexity of Diabetes and Urinary Incontinence in Older Adults Receiving Home Care Services: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Urinary incontinence (UI) is a very prevalent problem for older adults with type 2 diabetes mellitus (T2DM) receiving home care services. However, the complexities of living with UI and T2DM and providing nursing care for older adults in the home care context have received very little research attention. This article describes a protocol for a convergent, mixed methods research design study to address this knowledge and practice gap. The objectives of the proposed study are to (a) determine the prevalence and correlates of UI in older adults living with T2DM receiving home care services, (b) explore the experiences of older adults living with T2DM and UI receiving home care services, (c) explore the experiences of home care nurses caring for this population, and (d) converge the multiple data sources to provide a deeper understanding of the problem and implications for provision of home care services to this population. The research methods are informed by a model of clinical complexity. The quantitative strand will involve descriptive and inferential analysis of standardized home care assessment data (interRAI) to determine the prevalence and correlates of UI in older adults with T2DM receiving home care services. Interpretive description methods will be used in the qualitative strand, and interviews will be conducted with older adults and home care nurses. The findings will be converged to inform a better understanding of the complexity of living with these chronic conditions for older adults receiving home care services and generate implications for complex intervention development. This protocol highlights methodological insights in utilizing mixed methods research to inform intervention design.
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 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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».