Policy programs and service delivery models for older adults and their caregivers: Comparing three provinces and two states
Notice bibliographique
Résumé
Despite an increase in prevalence of complex chronic conditions and dementia, long-term care services are being continuously pushed out of institutional settings and into the home and community. The majority of people living with dementia in Canada and the United States (U.S.) live at home with support provided by family, friends or other unpaid caregivers. Ten dementia care policy programs and service delivery models across five different North American jurisdictions in Canada and the U.S. are compared deductively using a comparative policy framework originally developed by Richard Rose. One aim of this research was to understand how different jurisdictions have worked to reduce the fragmentation of dementia care. Another aim is to assess, relying on the theory of smart policy layering, the extent to which these policy efforts 'patch' health system structures or add to system redundancies. We find that these programs were introduced in a manner that did not fully consider how to patch current programs and services and thus risk creating further system redundancies. The implementation of these policy programs may have led to policy layers, and potentially to tension among different policies and unintended consequences. One approach to reducing these negative impacts is to implement evaluative efforts that assess 'goodness of fit'. The degree to which these programs have embedded these efforts into an existing policy infrastructure successfully is low, with the possible exception of one program in NY.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».