To What Extent are Alberta Nursing Homes and Supportive Living Facilities Integrated with Their Community? A Sequential Quantitative- Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nursing homes and supportive living facilities (continuing care homes [CCH]) are often regarded as separate from their communities. Although occasional studies highlight volunteering or intergenerational activities, there is little systematic evaluation of the existence of activities in CCH that may promote community integration. Methods: Study Design: The study utilized a sequential quantitative-qualitative approach: cross-sectional survey followed by semi-structured interviews. Setting: All registered long-term care (nursing home) and supportive living facilities (Levels 3, 4, and 4 Dementia) within Alberta. Subjects: The survey and interviews were conducted with directors of care. The survey was distributed to 334 facilities. Data saturation in the interviews was reached with seven participants. Results: 140 responses were received; 116 were analyzable (34.7% response rate). The range of activities varied widely. Prior to Covid-19, the most common were spiritual activities entering CCH (96.5%) and volunteers entering CCH (93.0%); CCH rarely had activities such as child daycare (5.2%). 12.9% of spiritual activities entering CCH had not been restarted following the pandemic, but homes were planning to restart this activity (16) or start it as a new activity (1). There was no statistically significant relationship between any activity and facility owner-operator model, size, type, or geography (urban/rural) at any survey time category. Four themes emerged from the interviews: resident quality of life and well-being, home's capacity and openness, sources of support, and planning and programming for implementation. Conclusions: This study addresses a knowledge gap regarding community integration in CCH and provides insight on the types of community-integrated activities occurring in Alberta's CCH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».