Strategies Used by Home Health Care Professionals Working With Older Adults to Navigate the Institutional Context: An Integrative Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To respond to the needs of home healthcare (HHC) patients, HHC professionals must use strategies to navigate the influence of the institutional context, that is, laws and regulations, the administration, and the organization of HHC services. However, no synthesis of those strategies exists. This review aimed to synthesize the strategies used by HHC professionals working with older adults to navigate the institutional context. An integrative review was undertaken in 5 databases, from 2011 to January 2023. The quality of documents was assessed based on an adapted version of the Critical Review Form—Qualitative Studies (Version 2.0) in which a score was calculated out of 25, and data was analyzed through coding, data display and comparison. Thirteen documents were included. The quality of studies ranged from 13 to 21.75. Strategies are often used to overcome limited resources (e.g., time, funding). Six types of strategies were identified: Deviating (bypassing rules or processes), taking on more and more (taking additional work), offering one’s personal time (working without remuneration), reallocating resources (splitting HHC services between patients), limiting HHC visits (restricting interventions or actions) and relying on others (transferring responsibilities). The use of strategies could alleviate the discomfort felt by HHC professionals due to limited resources. However, as some strategies lead to a reduced scope of practice and to a loss of expertise, this could impede the quality of the care, resulting in non-responded needs for HHC patients.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle