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Enregistrement W2948689416 · doi:10.1186/s12889-019-7014-8

Win/win partnerships between Geneva health-related institutions and caregivers of people with dementia: a descriptive cross-sectional study

2019· article· en· W2948689416 sur OpenAlexaff
Marie-Conception Leocadie, Hélène Lefebvre, Monique Rothan‐Tondeur

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiostatisticsMedicineCross-sectional studyPublic healthDementiaDescriptive researchEpidemiologyEnvironmental healthFamily medicineGerontologyNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the context of an ageing population and an increase in the appearance of chronic diseases, the commitment of caregivers makes it possible for people confronted with disease to remain at home. Over time, they need support to overcome their difficulties. They also show a need for recognition for their participation in the economic maintenance of the health system. To promote this support, so-called "win/win" partnerships are envisaged. Research is needed to identify the building blocks of an innovative intervention. METHODS: A cross-sectional descriptive study was carried out with health institutions in the canton of Geneva to identify the proportion of institutions with a positive opinion on partnership with caregivers. It has also identified potential partnerships with caregivers of people facing dementia and possible compensation in exchange for the provision of their skills. Descriptive statistics are presented according to their frequencies and relative percentages (categorical variables), as well as by their mean, standard deviation and median (continuous variables). Logistic regression models were used to assess the factors associated with a favorable opinion towards win/win partnerships. RESULTS: The proportion of executives of health-related institutions with a positive opinion of partnership with caregivers is high: 74.7% (95% CI: 64.8-83.1%). Several types of potential partnerships have been identified between health institutions and caregivers. Areas in which certain activities have been identified as being able to be carried out by caregivers include governance, care, provision of services, accompaniment and support, training and research. Types of compensation for caregivers have also been highlighted. CONCLUSION: This study shows that some areas activities of health facilities in the canton of Geneva could be the subject of win-win partnerships with caregivers of people with dementia. Positive view of health executives on partnership with caregivers is encouraging. In the future, innovative projects can emerge to meet the needs of each party.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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