CO-CREATING EDUCATIONAL MATERIALS WITH OLDER ADULTS AND INFLUENCING HEALTH CARE DECISION-MAKERS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rural and small city older adults’ views on primary and community care restructuring indicated a strong desire to provide input directly to healthcare decision-makers through oral over written means and collective rather than individual dialogues (Hulko et al., 2020). Thus, through integrated knowledge translation (iKT), we worked with older adults to (a) interpret our research findings on primary and community care restructuring; (b) create KT tools (grassroots infographic, key messages, documentary); and, (c) host a knowledge summit where we released our KT tools and facilitated discussions between service users and administrators (decision-makers, knowledge users, seniors advocates) about ways to move our findings into practice and affect service delivery. 30 people attended the knowledge summit and were invited to provide feedback on the iKT process and KT tools; 23 (8 service users, 15 administrators) filled out the feedback questionnaires. Service users provided positive feedback about the opportunity to partner with service providers, particularly senior administrators. Administrators recognized the need to shift from being “system focused” to “patient focused,” which can be facilitated through engagement of rural older adults in service delivery decisions. They recognized that service users had “good ideas on how to deliver services locally” and appreciated the opportunity to hear service users’ perspectives and needs, communicate face-to-face, and “discuss possible solutions” together. Our work highlights how emancipatory pedagogy - actioning research findings in collaboration with older adults - can enable mutually beneficial exchanges of ideas and solutions between service users and administrators and lead to improved health service delivery.
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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 | 0,046 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».