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Enregistrement W4405966825 · doi:10.1093/geroni/igae098.3531

FACILITATORS AND BARRIERS IN NAVIGATING COMMUNITY AND HEALTH CARE SYSTEM AMONG INFORMAL CAREGIVERS OF OLDER ADULTS

2024· article· en· W4405966825 sur OpenAlexaff
Boah Kim, Andrew Wister, Barbara S. Mitchell, Lun Li, Laura Kadowaki

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMacEwan UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingGerontologyHealth carePsychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Informal caregivers are fulfilling important support roles for older adults who tend to require a greater range of services while navigating these community and healthcare systems to fulfill their growing complex needs. Yet, there is sparse knowledge on the most significant facilitators and barriers to effective system navigation (SN) among caregivers. This paper aims to fill these gaps through an investigation of the key factors affecting SN difficulties among informal caregivers of older adults. The Behavioural-Ecological Framework of Healthcare Access and Navigation (BEAN) model is used to frame the study. Using the General Social Survey (GSS) on Caregiving and Care Receiving 2018, a total of 2,733 informal caregivers whose primary care receivers were aged 65 or older were analyzed. Hierarchical logistic regression showed that the probability of reporting SN difficulties was lower for caregivers with social capital/cohesion compared to those without social capital/cohesion. In comparison, the probability of reporting SN difficulties was higher among caregivers with caregiving supports and among caregivers whose care receivers use a higher amount of formal health services. Several sociodemographic covariates (e.g., sex, education level, self-rated stress) were also identified. Given the significance of the social capital and utilization factors, as well as several key covariates as facilitators/barriers in SN among informal caregivers, our findings support certain aspects of the BEAN model. To address the challenges and to fill the care gaps on SN among informal caregivers, there is a need to implement coordinated schemes and health policy for older adults and their caregivers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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