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Enregistrement W3086633955 · doi:10.1177/1084822320953840

Exploring the Emergence of Self-Directed Home Care in Ontario: A Qualitative Case Study on <i>Gotcare</i> Services

2020· article· en· W3086633955 sur OpenAlexaffabout
Margaret Jamieson, Anna Cooper Reed, Emma Amaral, Jill I. Cameron

Notice bibliographique

RevueHome Health Care Management & Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyHealth careNursingAgency (philosophy)MedicineSelf carePsychologyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, the number of older adults (≥65) is expected to increase from 2.4 million in 2017, to 4.6 million by 2046. This substantial increase necessitates a spectrum of care delivery options for older adults who wish to age in their homes. Self-directed care refers to a growing trend in healthcare that provides care recipients with more autonomy to determine what care they need, and how that care should be delivered. This research explores self-directed care in Ontario, Canada, examining an Ontario-based home care agency, Gotcare, as a case study. Semi-structured interviews were completed with eight of Gotcare’s care workers, three of their management team, and 11 home care experts from the healthcare sector. Analysis of these interviews generated four key themes: the circumstances under which self-directed care is an appropriate model for a care recipient; the experiences of home care workers offering self-directed care; the risks of self-directed care; and the opportunities of self-directed care. Findings suggest Gotcare’s model of self-directed home care is responding to a lack of home care options in Ontario, especially in rural and remote regions. The model should be seen as a viable option within the home care sector, but further research should be conducted to ensure that the highest standard of care is delivered to care recipients, and to inform evidence-based policy decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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