MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402588887 · doi:10.1177/07334648241263500

How High-Performing Personal Support Workers Set and Maintain Boundaries When Providing Care: A Case Study in Ontario, Canada

2024· article· en· W4402588887 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth Kalles, Emily C. King, Paul Holyoke

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsWomen's College Hospital
Mots-clésAgency (philosophy)Boundary (topology)Work (physics)NegotiationSet (abstract data type)NursingPersonal careProfessional boundariesPublic relationsPsychologyMedicineSociologyComputer scienceEngineeringFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personal support workers (PSWs) provide a large proportion of in-home care services for Canadians. PSWs must negotiate with clients and their family on how prescribed care is delivered. How PSWs set and maintain professional and personal boundaries during care is poorly understood, and failure to manage boundaries can expose both PSWs and clients to risk. High-performing PSWs ( n = 9) and supervisors ( n = 4) within an Ontario, Canada, home care agency were engaged in workshops ( n = 3) to identify field-tested strategies and tactics for identifying, managing, and supporting PSW boundaries. A boundary-management framework was generated, including types of boundary challenges; decision-making principles (e.g., consider the purpose of home care); response strategies (e.g., work with the client on an alternative solution); and tactics for action (e.g., use proactive reminders). Supervisory and organizational supports (e.g., enabling “shop-talk”) were identified. The framework can inform teaching and practice materials for PSWs in Canada and other countries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,292 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied GerontologyMême sujetGeriatric Care and Nursing HomesTravaux en français237 207