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Enregistrement W4223445190 · doi:10.1017/s0714980821000660

Balancing Flexibility and Administrative Burden: Experiences of Family Managers Using Directly Funded Home Care in Manitoba, Canada

2022· article· en· W4223445190 sur OpenAlexafffundabout
Lisette Dansereau, Christine Kelly, Katie Aubrecht, Amanda Grenier, Allison Williams

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare innovation and challenges
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoSt. Francis Xavier UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy Research
Mots-clésFlexibility (engineering)GerontologyBusinessNursingMedicineManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Directly funded (DF) home care provides funding to home care recipients to coordinate their own care and supports, and is available across all Canadian provinces. Current research on DF home care focuses on the experiences of adults with disabilities self-directing their own care, but less is known about the experiences of family members managing services for adults 55 years of age and older. This article presents findings from a qualitative analysis of 24 semi-structured interviews with older adults and caregivers using the DF program in Manitoba, Canada, focusing on family manager experiences. We identify three themes in the interview data: (1) DF home careenhances choice and flexibilityfor older people and their caregivers, (2) choice and flexibilityreduce caregiver strain, and (3)agency services reduce administrative burden.We discuss the importance of care relationships and the role of family managers. We recommend that traditional home care systems learn from DF, and that increased administrative support would reduce caregiver strain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0270,009
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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