Transition from Hospital to Home-Based Care for Older Adults in Southwestern Uganda: Informal Caregiver’s Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Background: The transition from hospital-based to home-based care is a complex and challenging process. In most developing countries, patients transfer directly from hospital to home immediately after stabilizing from acute illness. After discharge, all the patient's care needs are taken over by informal caregivers whose experiences and practices may directly or indirectly impact the quality of patient care as well as the outcomes. This study aimed at exploring the experiences of informal caregivers during the hospital to home transition process of older adults. Methods: We conducted a qualitative exploratory study that used one-on-one interviews to describe individual experiences of care givers of older adults admitted in a clinical care setting. We interviewed caregivers of older adults with diabetes and of hypertension who were admitted at the inpatient department of internal medicine at Mbarara regional referral hospital (MRRH). All audio recorded interviews were transcribed verbatim by the research assistant in the local dialect and back translated into English the official language spoken in Uganda. The study utilized content analysis approach to analyze 23 interviews conducted. Results: Of the 23 participants interviewed, majority were aged between 20 and 40 years and females. Three major themes emerged from the data: informal caregivers' experience during hospitalization, experience during preparation for discharge and experience after discharge. Conclusion: Caregiver experience during hospitalization influences their involvement and compliance with the discharge process which in turn affects their ability to deliver quality post discharge care to the patient. Healthcare systems need to put targeted effort and resources in the discharge process and home follow-up visits to improve home-based care by caregivers. Community-based geriatric care centers can bridge the care gap during transition from hospital to home-based care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».