Barriers to the Management of Heart Failure in ON Long Term Care Homes: An Interprofessional Care Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: With population aging, the prevalence of heart failure (HF) is rising in long-term care (LTC) homes.Given this burden, there is an urgent need to establish effective HF management programs. Methods and Findings:To understand what barriers would need to be addressed to develop such a program, we conducted a series of consultations among various LTC staff, as well as residents and their family caregivers.This article uses data obtained from the consultations to describe the interprofessional (IP) barriers that exist among the various LTC staff roles.Consultation methods included a Delphi survey followed by focus group interviews of LTC staff, and then personal interviews with LTC residents with HF and their family caregivers.Data were interpreted using an IP care framework in which interpersonal relationships among LTC staff provide the most direct influence on collaborative resident-centred practice, within the broader context of conditions within the LTC home, which in turn are housed in the broader context of systemic determinants.Conclusion: Across all data sets, the most consistently mentioned determinant was communication between the resident and the healthcare team, between different healthcare providers, between shifts, between medical specialists, and between the long-term care home and the hospital.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,014 |
| 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 | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».