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Enregistrement W4392287376 · doi:10.1177/10497323241231425

How Community-Based Health and Social Care Professionals Support Unpaid Caregivers: Experiences From One Health Authority in Ontario, Canada

2024· article· en· W4392287376 sur OpenAlexaffabout
Jodi Webber, Marcia Finlayson, Kathleen E. Norman, Tracy J. Trothen

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensQueen's UniversityAlgoma University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationThematic analysisNursingHealth carePublic relationsPsychologyPopulationQualitative researchSociologyMedicinePolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, Canada, rising rates of caregiver distress have been the 'canary in the coal mine' for a health system out of balance with the needs of an ageing population. Community-based health and social care professionals are well placed to play an important role in the caregiver support process; however, a gap has remained in the understanding of if and how caregiver support strategies are operationalized or experienced by community service providers (CSPs). The goal of this study was to describe how CSPs interpreted policy and how those interpretations may enable their work in supporting unpaid caregivers. Using a qualitative constructionist design, we interviewed 24 participants and reviewed 92 publicly available documents. Braun and Clarke's method of thematic analysis was used for analysis strategy. Four overarching themes were identified: (1) community care as a priority, (2) sidewalk accountability, (3) creative care planning through partnerships, and (4) challenges to care delivery. We found that the importance of caregivers to the health system was reflected in organizational policy and strategy. There is an opportunity to improve health outcome for caregivers and the population alike through strong leadership and a clear shared vision. Our findings also suggested that social capital was a significant factor in enabling providers in their work, leveraging long-standing relationships, and accumulated local knowledge to implement highly creative care plans.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,883
Tête enseignante GPT0,750
Écart entre enseignants0,133 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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