Rural caregivers’ preparedness for detecting and responding to the signs of worsening health conditions in recently hospitalised patients at risk for readmission: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to explore informal rural caregivers' perceived preparedness to detect and respond to the signs of worsening health conditions in patients recently discharged from hospital and at risk for readmission. DESIGN: A qualitative descriptive design and semistructured interviews were used. Data were thematically analysed. SETTING: Data collection occurred in 2018 and 2019 in rural communities in Southwestern and Northeastern Ontario, Canada. PARTICIPANTS: The study included sixteen informal caregivers who were all family members of a relative discharged from hospital at high risk for readmission following hospitalisation mostly for a medical illness (63%). Participants were mostly women (87.5%), living with their relative (62.5%) who was most often a parent (56.3%). RESULTS: Three themes were identified: (1) warning signs and rural communities, (2) perceived preparedness, and (3) improving preparedness. The first theme elucidates informal caregivers' view that they needed to be prepared because they were taking over care previously provided by hospital healthcare professionals yet lacked accessible medical help in rural communities. The second theme captures informal caregivers' perceptions that they lacked knowledge of how to detect warning signs and how to respond to them appropriately. The last theme illuminates informal caregivers' suggestions for improving preparation related to warning signs. CONCLUSIONS: Informal caregivers in rural communities were largely unprepared for detecting and responding to the signs of worsening health conditions for patients at high risk for hospital readmission. Healthcare professionals can anticipate that informal caregivers, particularly those whose relatives live far from medical help, need information on how to detect and respond to warning signs, and may prioritise their time to this aspect of postdischarge care for these caregivers.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».