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Enregistrement W4409336999 · doi:10.5334/ijic.icic24555

Pushing the Boundaries of Integrated Care at the Seniors Health and Wellness Village at Peel Manor in Ontario Canada

2025· article· en· W4409336999 sur OpenAlexaboutno aff
Whitney Harrison, Elisabeth Catalano-Bon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrated careNursingHealth careGerontologyMedicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seniors living with dementia spend more time in emergency departments, have higher hospitalization rates than other Canadians aged 65 and older, and are at higher risk of being inadequately served due to the complexity of their health and socio-economic needs, lack of timely access to resources and specialized care. Service providers are siloed in their communication thereby increasing risk for self-navigation of the system and having to retell their story to health providers, in an unintegrated health system. Within Ontario, Canada there is strong focus on long-term care and alternative level of care hospital beds for seniors; a costly way to care compared to more cost-effective solutions accessible through home-based community care. Ontarian seniors prefer to age at home in their community. Health equity is complex and multifaceted thus requiring new ways of working to ensure no one is left behind. Peel Region has built a Seniors Health and Wellness Village (SHWV) to address gaps and inequities for seniors living with dementia and their caregivers. The SHWV includes Adult Day Services, Short Stay Overnight Respite, Long Term Care, and an Integrated Care Centre delivering seniors-focused primary care. Services will fundamentally be restructured to enable timely, coordinated wrap-around, person-centred community-based care which includes weekly Interdisciplinary Team Care Rounds, proactively prioritizing the care and well-being of seniors and their caregiver, better known as the caregiving-dyad. An iterative approach was taken to monitor, measure and inform customized decision-making that better informs interventions thereby enhancing quality of life and improved service experiences for clients, caregivers and staff. Leveraging partnerships and streamlining communications to improve interdepartmental and external collaborations were foundational principals to proactively address complex social and care related situations. Our objective to conduct a workshop is to share the preliminary use of the Situation, Background, Assessment, Recommendation (SBAR) tool and apply the framework in a population health context to demonstrate the reciprocal benefits when used to assess deep-rooted challenges impacted by health inequities. Through interactive “hands-on” experience, we want to leverage the knowledge and expertise from participants around the globe to learn how they apply Asset Based Community Development strategies to address the social determinants of health in group case scenarios. The key is to demonstrate how utilizing this framework encourages upstream collaborations and informs cost-effective resource supports that advocate for equitable solutions for aging at home. This 60-minute interactive workshop is best suited for seniors, caregivers, and professionals who live and work in the community support or home care sectors. Participants will be introduced to the vision of the SHWV and an overview of the impact the SBAR framework contributes to reducing caregiver strain and improved client experiences (15 minutes). In small groups, participants will be provided with case scenarios and the SBAR to guide their recommendations and actions that best support the caregiving-dyad and aging at home (20 minutes). Participants will share their insights and debrief on the innovative ways different regions and organizations overcome challenges and address service inequities for vulnerable seniors (15 minutes). Closing remarks would follow (10 minutes).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
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