Toward improved homecare of frail older adults: A focus group study synthesizing patient and caregiver perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adopting a better understanding of how both older adults and health care providers view the community management of frailty is necessary for improving home health, especially facing the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. We conducted a qualitative focus group study to assess how both older adults and health care providers view frailty and virtual health care in home health. METHODS: Two focus groups enrolled home-living older adults and health care professionals, respectively (n = 15). Questions targeting the use of virtual / telehealth technologies in-home care for frail older adults were administered at audio-recorded group interviews. Transcribed discussions were coded and analyzed using NVivo software. RESULTS: The older adult group emphasized the autonomy related to increasing frailty and social isolation and the need for transparent dissemination of health care planning. They were optimistic about remote technology-based supports and suggested that telehealth / health-monitoring/tracking were in high demand. Health care professionals emphasized the importance of a holistic biopsychosocial approach to frailty management. They highlighted the need for standardized early assessment and management of frailty. CONCLUSIONS: The integrated perspectives provided an updated understanding of what older adults and practitioners value in home-living supports. This knowledge is helpful to advancing virtual home care, providing better care for frail individuals with complex health care needs.
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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 | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».