EXPLORING HEALTHCARE WORKERS' GERIATRIC EDUCATION AND SUBSEQUENT COMMUNICATION WITH OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research shows that older adults are living longer than ever, are the fastest growing population, and can have increasingly complex health-related issues. However, the health knowledge and literacy of older adults can be limited, and these adults may have difficulty understanding the terminology that healthcare workers use to communicate with them about their health. For impoverished older adults especially, this can contribute to poor health decisions and decreased care. Given this, educating healthcare practitioners to communicate effectively with older adults becomes essential to older patients’ quality of care. Using predominantly North American studies of healthcare workers’ practices, education, and their interactions with older adults (aged 65-85, primarily), this review paper finds that: i) older adults are responsible for their communication with healthcare workers, but practitioners, because of their implied authority, control the narrative, and therefore it is necessary for them to become more educated in communicating with older adults; ii) some current communication practices by healthcare workers (with older adults) are not reflective of sufficient care; and iii) new gerontology education can foster increased empathy and shared communication practices among healthcare workers, and this can aid patients to better control and have confidence in their healthcare decisions. Social and cultural factors that may explain the health literacy divide in older adults are discussed, as are recommendations and best practices for healthcare workers working with older adults.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».