HOME AND COMMUNITY HEALTHCARE FOR FRAIL OLDER ADULTS: A PATIENT, CAREGIVER, AND PRACTITIONER PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Frailty and the decline in ability to maintain independent living may be forestalled through discussions with healthcare providers and seniors about managing health at home. In addition, the use of technology in supplementing doctors’ visits to assess frailty progression may be easily adopted by some but not others. We conducted this qualitative study to elucidate the context in which seniors access care at home and current barriers to independent living, from the perspectives of both seniors and practitioners. Pre-approved discussion questions were administered to two audio-recorded focus group sessions of 14 participants. The first group were community-dwelling older adults and informal caregivers, while the second consisted of healthcare practitioners. Group members were sampled to include a range of health backgrounds and levels of technological expertise. Thematic analysis with NVivo Software was used to parse out key discussion topics from the audio transcripts. The caregiver/patient group emphasized the stigma of frailty and age-related isolation, desiring transparency and advocacy from care teams. Practitioners/researchers discussed the importance of a holistic biopsychosocial approach to frailty management and the need for standardized frailty measurement. Patients/caregivers used health-tracking devices at home and were more optimistic about telehealth/video-conferencing than practitioners. Awareness of contextual factors surrounding “aging in place” and what aspects of care are valued by patients and practitioners is key to advancing home health and paving the way for new evidence-based services in the home.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».