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Enregistrement W4408711955 · doi:10.1016/j.socscimed.2025.118012

Deteriorating care home residents as ‘matter out of place’ in both care homes and hospitals: An ethnographic study

2025· article· en· W4408711955 sur OpenAlexfundno aff
Fawn Harrad-Hyde, Christopher Williams, Natalie Armstrong

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesENRICHFoundation for the Sociology of Health and Illness
Mots-clésEthnographySociologyNursing homesGerontologyNursingMedicineAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older people living in care homes are susceptible to deteriorations in their health. At times of deterioration, care home staff play a crucial role in considering the potential benefits and burdens associated with either caring for the resident in the home or transferring them to hospital. Using data collected through interviews with 30 care home staff and 113 h of ethnographic fieldwork in care homes in England, we consider the ways that care home staff can perceive deteriorating care home residents to be, often simultaneously, vulnerable (or ‘at risk’) and dangerous (or ‘a risk’) in both the hospital and the care home. Drawing on the work of Mary Douglas, we suggest deteriorating care home residents can be considered to be ‘matter out of place’ and can therefore be considered as ‘placeless’ in whichever setting they receive care. Instead of asking whether deteriorating residents are in the ‘right place’ to receive care, we might instead ask whether healthcare services are the ‘right shape’ to support to deteriorating care home residents and their complex needs. • Care home residents often experience deteriorations in their health. • Care staff play a crucial role in deciding whether to transfer residents to hospital. • Staff perceive residents as vulnerable and dangerous in hospitals and care homes. • Deteriorating residents are viewed as matter out of place in both settings.

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)0,005
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,416 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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