Knowledge translation resources to support the use of quality of life assessment tools for the care of older adults living at home and their family caregivers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To support the use of quality of life (QOL) assessment tools for older adults, we developed knowledge translation (KT) resources tailored for four audiences: (1) older adults and their family caregivers (micro), (2) healthcare providers (micro), (3) healthcare managers and leaders (meso), and (4) government leaders and decision-makers (macro). Our objectives were to (1) describe knowledge gaps and resources and (2) develop corresponding tailored KT resources to support use of QOL assessment tools by each of the micro-, meso-, and macro-audiences. METHODS: Data were collected in two phases through semi-structured interviews/focus groups with the four audiences in Canada. Data were analyzed using qualitative description analysis. KT resources were iteratively refined through formative evaluation. RESULTS: Older adults and family caregivers (N = 12) wanted basic knowledge about what "QOL assessment" meant and how it could improve their care. Healthcare providers (N = 13) needed practical solutions on how to integrate QOL assessment tools in their practice. Healthcare managers and leaders (N = 14) desired information about using patient-reported outcome measures (PROMs) and patient-reported experience measures (PREMs) in healthcare programs and quality improvement. Government leaders and decision-makers (N = 11) needed to know how to access, use, and interpret PROM and PREM information for decision-making purposes. Based on these insights and evidence-based sources, we developed KT resources to introduce QOL assessment through 8 infographic brochures, 1 whiteboard animation, 1 live-action video, and a webpage. CONCLUSION: Our study affirms the need to tailor KT resources on QOL assessment for different audiences. Our KT resources are available: www.healthyqol.com/older-adults .
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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 | 0,050 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».