The role of patient navigation in supporting low-income older adults in their housing needs during hospital to home transitions: A qualitative descriptive study from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Housing is an important determinant of health. Little research has explored hospital and community agency staff perspectives on how to support the housing needs of low-income older adults. Therefore, this paper examines the challenges associated with supporting low-income seniors as they transition from hospital to home and explores what role, if any, patient navigation models of care could have in addressing housing needs. Methods A thematic secondary analysis that triangulated data from two qualitative studies was used. In total, interviews and/or focus groups with 109 hospital and community care workers were re-analyzed, applying a new interpretive lens to the data to reveal new insights. Data were collected in Ontario, Canada. Results Participants described how low-income older adults have increasing complex care needs that influence their housing, but housing supports are limited and difficult to navigate. Participants believed further support was needed and suggested that a housing-specific patient navigation model of care may be beneficial, but difficult to implement due to the limitations of existing services. Discussion Our findings provide a unique perspective on the challenges hospital and community staff face in caring for older adults with housing needs. Patient navigation with a focus on housing may support these older adults. Further work needs to be undertaken to better understand how to best implement sustainable housing patient navigation models of care.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».