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Enregistrement W4214806101 · doi:10.5334/ijic.5978

Community Volunteers and Primary Care Providers Supporting Older Adults in System Navigation: A Mixed Methods Study

2022· article· en· W4214806101 sur OpenAlexaffabout
Jessica Gaber, Stephanie Di Pelino, Julie Datta, Samina Talat, Tracy Browne, Sarah Marentette‐Brown, Sivan Bomze, Pamela Forsyth, Doug Oliver, Tracey Carr, Dee Mangin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensCanadian Red Cross SocietyMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupPrimary careNursingIntervention (counseling)MedicinePsychologyFamily medicineMedical educationGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Primary care providers and community volunteers have important roles in supporting patient system navigation and utilization of community-based health and social services (CBHSS). This study aimed to explore the experiences and impacts of system navigation in a complex intervention supporting older adults. Methods: We used a convergent mixed methods design. Participants included primary care team members (n = 67), community volunteers (n = 38), and programme clients (n = 128) across six communities in Ontario, Canada. Data sources included focus groups, interviews, system navigation function survey for volunteers, CBHSS use survey for clients, and implementation data on CBHSS recommended by providers and volunteers and used by clients. Results: Results showed the different patterns of how CBHSS categories were recommended and ultimately used. Exercise-related CBHSS were both recommended and used, independence-related CBHSS were mostly only recommended with less uptake, and chronic health condition and diet/nutrition CBHSS were most often used by clients. Discussion: Primary care teams' practice of system navigation was impacted by programme participation, including through learning about local CBHSS. However, volunteers felt more confident in tasks that did not include connecting to CBHSS. The programme did seem to result in many referrals, though the actual client uptake tended to be to more clinical rather than healthy lifestyle resources.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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