Perceptions of Frailty in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: An early palliative approach to care may best suit the care needs of older persons with frailty living in long-term care (LTC). The study objective was to evaluate the barriers and facilitators to care for frailty in the LTC setting. Methods: Semi-structured interviews were completed with physicians, nurse practitioners, registered nurses, allied health-care providers, care partners, and residents with care experience in LTC. Framework analysis methods that leveraged behaviour change theories were used to analyze the interview data and produce practice-oriented findings. Results: Twenty-eight interviews were completed. Seven themes were identified: resident characteristics related to frailty; frailty detection and diagnosis; frailty treatment and care planning; frailty and prognosis conversations; palliative and end-of-life care; communication amongst LTC collaborators; and the LTC environment. All codes were labelled as barriers or facilitators and assigned to a primary domain within the Theoretical Domains Framework. Conclusions: The lack of clinical recognition of frailty in the LTC setting was a key barrier to clinical pathway implementation. There is a need for frailty to be linked to prognosis and care decisions, for frailty to be directly addressed through individualized treatments, and for an early palliative approach to care to be accessible to residents. Identifying barriers to care for frailty is a critical step toward clinical care pathway implementation which may improve care and outcomes for residents of LTC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».