Nigerian healthcare workers’ perception of transdisciplinary approach to older adults’ care: A qualitative case study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There is a growing interest in collaborative care for older adults in Nigeria; however, little is known about the application of a transdisciplinary approach to care in a typical Nigerian geriatric unit. Therefore, we described healthcare professionals’ (HCPs’) perception of a transdisciplinary approach to older adults’ care in Southern Nigeria. Methods Using Stakian’s approach to a qualitative case study, we purposively invited 16 HCPs working in the geriatric unit of a teaching hospital in Nigeria to a single, in-depth, semi-structured interview. We analysed data using Stakian’s approach of categorical aggregation and direct interpretation. Results Our participants identified five-key features of a transdisciplinary approach to care: consolidated consultation, consolidated care documentation, care files accessibility, shared care decision and a designated care manager. HCPs stated that transdisciplinary approach to care allowed for a consolidated consultation of patients, with all the HCPs (in the same room or via telehealth/telemedicine) and care decisions should be shared between all stakeholders and documented in an accessible unified electronic care document that is managed by a care manager. Factors ranging from lack of consensus on time for a consolidation consultation to inter-professional conflicts were perceived as possible hindrances to a transdisciplinary approach to older adults’ care. Discussion The features of transdisciplinary care described in this study partly aligned with the WHO’s integrated care for older people (ICOPE). Additional components not captured in ICOPE were found. While the description of transdisciplinary was from the perceptive of our study participant, caution should be applied when interpreting these findings.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».