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Enregistrement W6945017225 · doi:10.20381/ruor-30780

Understanding the Transition to Long-Term Care Homes: Perceptions of Family Care Partners of Older Adult Veterans

2024· dissertation· en· W6945017225 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa - Library · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisFeelingQualitative researchPerceptionHealth careNonprobability samplingPopulationPerspective (graphical)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Veterans and their family care partners represent a distinct demographic with unique needs that may differ from the general population. The transition to a long-term care home (LTCH) has the potential to profoundly impact older adult Veterans and their family care partners; however, there is a paucity of research on how this move affects them specifically. This qualitative descriptive (QD) study explored the experiences and needs of older adult Veterans and their family care partners transitioning into a LTCH from the perspective of nine care partners. Purposive sampling was used to recruit family care partners of Veterans living in LTCHs across Canada. One-time semi-structured interviews were conducted. Coding and thematic analysis were used to iteratively categorize and synthesize the data. The findings revealed three overarching themes with sub-themes: 1) information gaps and knowledge use, 2) feeling valued, recognized, and supported, and 3) the health and well-being of the Veteran/care partner. These themes were seen throughout all stages of the move to a LTCH, including the pre-transition, during-transition, and post-transition stages, and either served to impede or assist in a positive transition. The results of this study contribute to an increased awareness of the specific challenges and facilitators faced by care partners and Veterans moving into a LTCH. Further research is warranted in order to create tailored programs and policies that better support the needs of this population throughout this transition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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