Community-based participatory research to improve resident wellness in a supportive living facility in the Northwest Territories
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Spruce Bough is the first supportive living facility in Yellowknife, Northwest Territories, and hosts the first long-term residential managed alcohol program (MAP) in northern Canada. The program accepts individuals who have at least two co-morbid mental health, physical health, substance use, and/or mobility concerns. This study sought to hear from residents about their experiences in the program. METHOD: This study utilized a community-based participatory approach including the residents of the Spruce Bough in development, design, and data analysis, with the aim of generating results that would improve the lives of residents. Resident co-researchers used inductive coding to draw themes from statements gathered through focus groups and interviews and used these to develop recommendations to improve resident wellness for Spruce Bough leadership. RESULTS: Residents reported that life was good at Spruce Bough, they had what they needed, and that staff were supportive and helpful. Concerns included unmet needs for special meals for individuals with specific health-related dietary needs; the disruptive behaviour of individuals drinking outside the MAP; and disrespect felt by residents through actions or comments by staff. CONCLUSION: The Spruce Bough supportive living model is seen as successful by residents; however, they identified potential areas of improvement. Community-based participatory research allowed residents to provide recommendations to be shared with service providers and funders for continued quality improvement. The insights provided and the interest in participation shown by residents indicate that the program would benefit from creating an ongoing mechanism to include resident feedback in decision making.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».