USING A “TEAMING” (ENHANCED SOCIAL SUPPORT) APPROACH IN THE CONTEXT OF THE RISE ELDER ABUSE AND SELF-NEGLECT INTERVENTION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our understanding of what intervention strategies are effective in improving the well-being of older adults experiencing elder abuse and self-neglect (EASN) is severely limited. However, data consistently demonstrate that social support is a protective factor. As a component of a larger community-based EASN intervention, RISE, this study examined the use of a method called “teaming,” a wraparound approach to establish sustained formal and informal social supports surrounding victims and alleged harmers in EASN cases. Qualitative interviews and a focus group were conducted with the original pilot cohort of RISE “advocate” caseworkers (n = 4). A descriptive phenomenological approach involving two independent assessors was used to code transcripts into themes. Three domains were identified: (1) team and support forming process, which describes the development of a supportive network based on each client’s needs; (2) techniques, which refers to the specific strategies advocates utilized to promote collectivity and shared responsibility around the client; and (3) implementation challenges, which discusses the difficulties advocates encountered when using teaming with people experiencing EASN. The experiences of advocates suggest that teaming is a beneficial approach to support the individualized needs of each client, and to promote improved and sustainable case outcomes for clients. This study represents the first in-depth exploration of teaming in the context of EASN intervention.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».