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Enregistrement W4399649655 · doi:10.1186/s12913-024-11167-w

Services for older adults in rural primary care memory clinic communities and surrounding areas: a qualitative descriptive study

2024· article· en· W4399649655 sur OpenAlexafffundabout
Valerie Elliot, Julie Kosteniuk, Megan E. O’Connell, Chelsie Cameron

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlzheimer Society
Mots-clésNursing researchMedicineHealth administrationHealth informaticsPublic healthPrimary careDescriptive researchQualitative researchHealth services researchNursingFamily medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Objectives As part of a larger study, and in collaboration with rural primary health care teams, RaDAR (Rural Dementia Action Research) primary care memory clinics have evolved and continue to spread in communities across southeast Saskatchewan, Canada. This study focuses on the geographical areas of the four communities where RaDAR memory clinics were first developed and implemented and describes the services and supports available to older adults including memory clinic patients and families living in these areas. Our goal was to identify and describe existing programs and gaps, create inventories and maps, and explore the service experiences of family caregivers of people living with dementia in these rural areas. Methods Using a qualitative descriptive design, an environmental scan of services was conducted from December 2020 to April 2021 using focus groups (n = 4) with health care providers/managers (n = 12), a secondary source (e.g., program brochures) review, and a systematic internet search targeting four RaDAR memory clinic communities and surrounding areas via community websites, online resources, and the 211 Saskatchewan service database. Data were analyzed using content analysis; findings informed semi-structured interviews with caregivers (n = 5) conducted from March to July 2022, which were analyzed thematically. Geographic areas explored in this study covered an area of approximately 5666 km2. Results From the scan, 43 services were identified, categorized into 7 service types, and mapped by location. Seventeen services were dementia-related. Services included social/leisure activities (n = 14), general support/referrals (n = 13), transportation (n = 7), information/education (n = 4), respite (n = 2), in-home care (n = 2), and safety (n = 1). Service levels included local (n = 24), provincial (n = 17), and national (n = 2), and were offered in-person, remotely (or both) with 20 services across 4 service types offered remotely. In general, most services had no fees, involved self-referral, and providers had a range of education/training. Key interview themes reflected the need for locally available, accessible services that offer (i) individualized, flexible, needs-based approaches, (ii) in-home care and continuity of care, and (iii) both formal and informal supports. Key gaps were identified, including (i) locally accessible, available services and resources in general, (ii) dementia-related training and education for service providers, and (iii) awareness of available services. Benefits of services, consequences of gaps, and recommendations to address gaps were reported. In general, service providers and program participants were an even mix of females and males, and program content was gender neutral. Conclusions Findings highlight a range of available services, and a number of varied service-user experiences and perspectives, in these rural areas. Key service gaps were identified, and caregivers made some specific recommendations to address these gaps. Findings underscore multiple opportunities to inform service delivery and program participation for rural and remote people living with dementia and their families.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,395 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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