Changing Care: Applying the Transtheoretical Model of Change to Embed Equity, Diversity, and Inclusion in Long-Term Care Research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare policy reform is evident when considering the past, present and future of long-term care (LTC) in Canada. Some of the most pressing issues facing the LTC sector include the changing demographic composition in Canadian LTC homes, minimal consideration for the role of intersectionality in LTC data collection and analysis, and the expanding need to engage diverse participants and knowledge users. Using the Transtheoretical Model of Change (TTMC) as a framework, we consider opportunities to address intersectionality in LTC research. Engaging diverse knowledge users in LTC (e.g., unpaid caregivers, paid care staff), community (e.g., advocacy groups, service providers) and policy decision-makers (e.g., provincial government) is crucial. Empowering individuals to participate, modifying environments to support engagement, and facilitating ongoing partnerships with knowledge users are critical aspects of change efforts. Addressing structural barriers (e.g., accessibility, capacity, jurisdictional policies, and mandates) to research in LTC is also essential. The TTMC offers a framework for planning and enacting individual, organizational, and system-level changes for the future of LTC.
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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 | 0,059 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,026 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».