What is ‘care quality’ and can it be improved by information and communication technology? A typology of family caregivers' perspectives
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With governments worldwide reducing their involvement in the provision of institutional long-term elder care, community-based family caregivers (FCs) have become a key element in policies aimed at improving the quality of healthcare systems and maintaining their financial sustainability. This paper uses data from focus groups with FCs providing care to older adults to describe their approaches to and priorities for achieving care quality and sustainability as they work with formal health and social care systems. It describes FCs' views on information and communications technology (ICT) as potential supports for achieving these care quality and sustainability goals. METHODS: We held 10 focus groups from May 2017 to August 2018 and recruited 25 FCs through a mix of convenience and snowball sampling strategies. We employed an inductive approach and used qualitative thematic content analysis methods to examine and interpret the resulting data. We used NVIVO 12 software for data analysis. RESULTS: Quality of care - as delivered by both FCs themselves, and formal health and social care systems - was a major preoccupation for our participants. They saw communications quality as a key aspect of the broader concept of care quality. Our data analysis produced a typology of communications quality from the FC perspective. Analysis of our data also revealed ICT development opportunities and available products in key areas. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the formal care system providers could be more caregiver-oriented in their communications by engaging FCs in the decision-making process and allowing them to express their own concerns and goals. The implication of our findings for those seeking to develop policies and ICT products in support of FCs is that these should focus on human relationships and seek to expand facilitative communications.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».