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Enregistrement W2973463480

Evaluation of a Regional Behavioural Support Program

2019· dissertation· en· W2973463480 sur OpenAlexaboutno aff
Kayla Brooks

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Persons living with dementia may often present with responsive behaviours. Behavioural Supports Ontario (BSO) is a provincial initiative to enhance supports and services for persons living with responsive behaviours in acute care, long-term care and community care settings. Long-term care (LTC) settings use one of three BSO models, including two mobile models and one embedded model, depending on the regional health authority. A survey by Grouchy et al (2017) found the embedded model to be the most preferred in terms of service provision and impact on quality of care. The Waterloo Wellington region of Ontario uses the embedded model; however, it is unclear whether this is adequately meeting the needs of LTC residents and staff, and therefore an evaluation of program outcomes was conducted. \n \nMethods: Guided by principles of Utilization-Focused Evaluation (Patton, 2008) and Appreciative Inquiry (Cooperrider & Whitney, 2001), an evaluation of the BSO program was conducted in consultation with BSO members from the regional health authority, family caregivers, and other LTC staff members. The evaluation utilized qualitative (individual and focus group interviews) and quantitative (survey) methods. Areas of focus included service delivery elements related to: 1) collaboration and coordination of healthcare providers; 2) importance of program outcomes; and 3) self-perceived performance of program outcomes. \n \nResults: Qualitative interviews revealed themes related to current challenges in the LTC setting, and future directions that are important to consider for the success of the BSO program in the Waterloo Wellington region. A series of program outcomes were also identified throughout these interviews, and rated based on level of importance and performance in a quantitative survey. Generally, program outcomes were rated consistently across importance and performance by participants; however, some discrepancies could be observed. \n \nDiscussion: Aside from the work done by Grouchy et al (2017) and by Gutmanis et al (2015), there are little data available on the impact of the BSO program. This evaluation helps to fill this gap by looking at successful indicators of the program and determining which components of the embedded BSO model are most important as well as the self-reported ratings of level of performance of each of these outcomes in the LTC homes. These findings may be helpful for regions developing similar programs as well as to direct key areas of focus for future program enhancement.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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