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Enregistrement W4415992682 · doi:10.1111/jan.70346

Co‐Designing Storyboards for Multimedia Resources With Informal Carers to Support Hospital‐to‐Home Transitions for Older Adults From Culturally Diverse Backgrounds

2025· article· en· W4415992682 sur OpenAlexaff
Jacqui Allen, Yaping Zhong, Josefine Antoniades, Gabrielle Brand, Leah Heiss, Alana Hewitt, Keith Hill, Alison M. Hutchinson, Aislinn Lalor, Debbie Ling, Patricia M. Livingston, Michelle Lobchuk, Helen Rawson, Nikos Thomacos, Kimberley Crawford

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)Scripting languageCultural diversityMEDLINECulturally appropriateFocus groupDiversity (politics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To co-develop storyboards and scripts for multimedia resources to support the information needs of informal carers (carers) of older adults from Greek, Italian and Chinese (Cantonese- and Mandarin-speaking) Australian backgrounds during hospital-to-home transitions. METHODOLOGY: A modified experience-based co-design methodology was used to co-develop four storyboards and scripts with Greek, Italian and Chinese Australian carers and advocates from multicultural community-aged care organisations. To promote relevance, a Carer Advisory Group guided the research. The Carer Advisory Group, comprising 10 people, included carers and advocates from participating multicultural community-aged care organisations, a social worker from a large public health service, and policy representatives. Twenty-nine participants took part from June 2023 to April 2024. Data collection involved two rounds of co-development including 2 workshops, 9 small group interviews and 11 individual interviews. Round 1 focused on understanding participants' experiences of older adult care transitions, information needs and advice for other carers. This information was used to develop categories and example quotes to draft four storyboards reflecting participants' descriptions of the carer and patient journey during care transitions. Round 2 involved draft storyboards being presented to the same participants who advised on their acceptability. Certified interpreters and translators were used throughout data collection. FINDINGS: The co-developed categories, four storyboards and scripts are presented. Participants and the Carer Advisory Group agreed that the findings would be used to develop multimedia resources to support the information needs of carers and older adults from Greek, Italian and Chinese Australian backgrounds in care transitions. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: The storyboards and scripts for multimedia resources are expected to improve access to information and services for carers and older adults from culturally and linguistically diverse backgrounds. The storyboards and scripts are examples to guide policymakers and leaders in improving transitional care in Australia and internationally. REPORTING METHOD: The reporting of the study has adhered to the COREQ guidelines. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Informal carers were involved in the Carer Advisory Group which provided guidance and consultation to each phase of the project. Their contributions included reviewing the ethics application prior to submission for ethical review, and reviewing storyboards and scripts to optimise the relevance for informal carers and older adults.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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