Differing Perceptions of Older Adults’ Reasons for Refusing Services Among Staff, Caregivers, and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Context: Among the populations of the United States and Canada, 1 in 6 are older adults aged 65 years or older. While older adults strongly prefer to age in their own homes, they often refuse home- and community-based services (HCBS) which can support their ability to age in place, prevent health decline, mitigate functional problems in living, and ease burden on caregivers. This community-based participatory study explored factors influencing older adults’ choices not to use HCBS to inform development of interventions to strengthen service utilization. Objective: Describe differences and similarities among older adults, caregivers, and HCBS staff in their perceptions of factors influencing older adults’ choices not to use HCBS. Mixed Methods Design: Focus group discussion and ranking of strength of influence and modifiability of 12 themes of HCBS refusal. Setting: South-central United States. Participants: Older adults with a chronic health condition or a functional disability who have considered using a HCBS (n=15; 80% female, ages 65-77 years), caregivers for older adults (n=17, 88% female, ages 45 to 77 years), HCBS staff (n=17, 76% female, ages 39 to 72 years). Results: Older adults’ top ranked reasons for refusing HCBS are lack of knowledge, lack of accessibility, and financial barriers. Kruskal-Wallis tests with Bonferroni correction on post-hoc comparisons were conducted on the three groups. Relative to older adults’ perspectives, caregivers underestimated the influence of accessibility (p = .039) and HCBS staff overestimated the influence of independence and self-reliance (p = .039). All three groups agreed that lack of knowledge was the most modifiable. Older adults perceived accessibility of services as less modifiable relative to the other 2 groups, though this was not statistically significant. Conclusions: Older adults, caregivers, and HCBS staff demonstrated some important differences in perceived factors influencing older adults’ refusal of HCBS. The three groups were largely in agreement on the extent to which these factors are modifiable. Findings have important implications for patient-centered interventions.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».