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Enregistrement W4310710352 · doi:10.1177/07334648221142301

Personal Support Worker Socio-Demographic Differences Across Care Sectors in Canada

2022· article· en· W4310710352 sur OpenAlexaffabout
Katherine Zagrodney, Raisa Deber, Mike Saks, Audrey Laporte

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensCARE CanadaUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careMultivariate analysisPopulation ageingHuman resourcesPopulationBusinessGerontologyDemographic economicsSocioeconomicsMedicineEnvironmental healthEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing reliance on Personal Support Workers (PSWs) in health care delivery for older adults across hospital, nursing and long-term care home, and home and community (HC) sectors, understanding the PSW labor market is critical for healthcare human resource capacity to care for an aging population. This study utilizes a longitudinal, cross-provincial, individual-level dataset of PSWs in Canada from 1996-2010 to provide socio-demographic characteristics of PSWs by sector. Means, proportions, and multivariate tests of significance showed that PSWs differed significantly by care sector across many factors-including sex, health, family, and education characteristics. That HC PSWs were more likely to be older with lower health and higher disability status is important to consider when examining labor policies. Evidence of sector heterogeneity can lead to important differential effects on PSW labor supply behaviors and this research highlights the importance of tailoring initiatives aimed at recruitment and retention by sector.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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