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Enregistrement W4366525762 · doi:10.1177/20534345231169883

Older adults with complex care needs’ experiences within a hospital-to-home transition patient navigator program: A qualitative descriptive study

2023· article· en· W4366525762 sur OpenAlexaffabout
Kristina M. Kokorelias, Hardeep Singh, Amanda Knoepfli, Tracey Das Gupta, Naomi Ziegler, Sander L. Hitzig

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Care Coordination · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPsychosocialQualitative researchNursingMedicineFamily medicineGerontologyPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Older adults living with complex care needs are often hospitalized due to poor community support. Recommendations for improving patient and family experiences include having a patient navigator to support patients and caregivers in hospital and community settings. This study aimed to report on older adults’ and caregivers’ experiences of receiving services from a hospital-to-home patient navigation program. Methods A qualitative descriptive study was conducted. Telephone interviews were conducted with 14 older adults with complex care needs or their family caregivers in Toronto, Ontario from 2020 to 2021. Data were analyzed using inductive thematic analysis. Results Four themes were identified: (1) Initial Hesitancy; (2) Meeting Evolving Needs; (3) Unexpected Benefits of Patient Navigation; and (4) The Value of Patient Navigation in Sustaining Aging-in-Place. Participants viewed all their interactions with the navigator as positive, and perceived navigators improved their quality of care. Discussion These study findings suggest that patient navigators may be well-positioned to address gaps in services around psychosocial support and care coordination while also encouraging self-management in older adults with complex care needs.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,362 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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