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Enregistrement W4390945189 · doi:10.5334/ijic.icic23083

Engaging and Empowering Young Carers: Shifting the Focus for Public Awareness and Intervention in Canada

2023· article· en· W4390945189 sur OpenAlexaffabout
Marianne Saragosa, Karen Okrainec, Shoshana Hahn‐Goldberg, Isabelle Caven, Yuanjie Zheng, Amanda Ramkishun, Georgia Pomozova-Mann

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSinai Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcknowledgementFocus groupIntervention (counseling)NursingParticipatory action researchHealth carePsychologyFamily memberMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 8 million Canadians provide care to chronically ill or disabled family members. While most caregivers are between the ages of 45 and 54 (24%) and 55 and 64 years (20%), the third largest group is young carers. Carers between the ages of 15 and 24 account for 15% of all caregivers in Canada. This group of carers are those under the age of 25 that provide significant and ongoing unpaid care to a family member or friend. However, despite these known figures, very little attention has been paid to the existence of young carers in Canada except for scant emerging research. Our two-phased study aimed to first gain a better understanding of how young carers interact with the health system [how they are included in discussions and how is information shared with young carers]. The second phase focused on building on this body of knowledge by engaging young people and partnering with caregiver organizations in a more participatory, active manner to identify potential solutions to improve their involvement in supporting their family member’s healthcare use. In phase one, we applied a deductive analytical approach to identify touch points and pain points as perceived by participants. Our findings demonstrated that young carers interacted with the healthcare system at touch points spanning the home and community sectors, hospital and rehabilitation care, and primary and palliative care services. We also identified five types of pain paints that the young carer participants experienced in their caregiving roles: 1) desiring acknowledgement; 2) seeking information and communication; 3) managing system navigation; 4) engaging in balancing acts; and 5) performing point-of-care tasks. Phase two consisted of a virtual co-design event with the young carer participants, members of the partnering support organizations, and the research team. During the meeting, the group engaged in a brainstorming activity to identify priorities for our proposed project. The two priorities identified by our event were to 1) Build awareness of young carers for both healthcare organizations and healthcare practitioners and identify challenges in their recognition and support at point-of-care. And 2) Support the co-design of a prototype program that recognizes the needs of both young carers and healthcare workers during their healthcare interactions and that addresses the identified pain points. These results will inform the next steps that intend to explore to what extent are health care professionals aware of young carers and their support needs. Our program of research is adding to the national literature on Canadian young carers and provides more evidence to develop support provisions and interventions for young carers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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