The Small House Model to Support Older Adults in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
The small house model of long-term care (LTC) is identified internationally by several model names. Although some differences exist between the characteristics of these models (e.g., number of residents, degree of resident freedom, facility design), there are 3 recurring components: functional units with a small group of residents, replication of familiar domestic routines, and some form of decentralized staff. The key philosophic difference between the small house model and the traditional LTC model is the heavy focus on person-centred care. This approach to care in the small house model is firmly rooted in freedom of choice and autonomy for the residents. Small house models eliminate the strict delineation of roles; staff at all levels are included in the decision-making process. Self-managed and universal work teams are prominent features of the small house model. Frontline staff with strong interpersonal skills are essential for successful implementation. No strong trend emerges from the literature with respect to the impact of the small house model on resident-centred outcomes compared with more traditional models of LTC. This is likely due to lack of consistency in the outcomes that are measured and variability among the different small house models. This finding is consistent with other reviews on the topic. Literature exploring the Canadian experience with small house models is limited. The majority of identified studies used data from the US or European jurisdictions, which potentially limits its generalizability to the Canadian context.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».