SAFE – A risk management tool to protect both people and pets in residential aged care facilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pet ownership has known health and well-being benefits for people of all ages. Most previous research on pet ownership among older people has focussed on older people with pets living independently in their own homes or the effects of visiting pet programs in residential aged care. With structural ageing of populations globally, the number of humans living into old age is increasing. Even with home support and care policies, an increasing number will need to live in communal aged care settings. Currently, pets rarely accompany older persons into communal residential aged care. This article presents a risk management tool – Safe Animal Friendly Environments (SAFE) – designed to facilitate and maintain private pet ownership among older people living in residential aged care facilities. SAFE was developed to identify best practice for both human and animal well-being in residential aged care. The tool supports both human and animal well-being during a human stage of life with many losses and pains while reducing the number of pet animals needlessly relinquished or even euthanised when owners need to ‘go into care’. It was developed using a Delphi process with multidisciplinary expert input. We identify the different types of risks for stakeholders (residents with pets, aged care facility staff and pets), including physical, zoonotic and psychological risks. None of the identified risks of pets in aged care are unmanageable. SAFE reduces risks to acceptable levels and directs how to remove them where possible. SAFE has a summative table listing 17 general risks: from animals to humans, humans to animals and animals to animals. Each identified risk has a pre-mitigation risk assessment (low, medium or high), recommended mitigation actions and a post-mitigation risk rating (low, medium or high). Post-mitigation risk is reduced to ‘low’ in almost all scenarios. SAFE has separate tables for dogs, cats, small mammals, birds and fish, each preceded by a best practice case study. The discussion links the Ottawa Charter for (human) health promotion and use of SAFE. SAFE contributes to the inclusion of residential aged care as a context for the personal human-animal bond.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».