Needs assessment : identifying the barriers to admission and supports in long-term care facilities for the mentally ill elderly in the region of London-Middlesex, Ontario / by Jennifer Speziale.
Notice bibliographique
Résumé
There are increasing demands for long-term care (LTC) homes to admit elderly \npersons with mental health illness who are unable to be cared for within the community. \nThis project examined the barriers to admission to LTC homes and supports required in \nthese homes for the elderly who experience mental health illness. No longer is LTC \nsimply for the frail elderly population, but current trends now include a younger \npopulation with mental health needs, an increased male population, residents with \ndementia and difficult-to-manage behaviours, developmentally challenged residents, and \nother residents with a variety of mental health diagnosis that may also include concurrent \nsubstance abuse and medical issues. These facilities face unique challenges when \nproviding care for the geriatric mentally ill population not only because of these trends \nbut also because of issues with staffing recruitment and retention; a need for \nappropriately trained staff in mental health; and unmet interdisciplinary staffing needs, \ninadequate psychiatric supports, environmental needs, and fiscal constraints. \nOlder adults who suffer with mental health illness are at an increased risk for \nexperiencing the inequalities within our health care system. This is a very vulnerable \npopulation because their medical and psychological needs related to aging are more \ncomplex than those of the youth and adult populations. Older adults with serious mental \nillness face discrimination and stigma both for their mental health disorders and for their \nage. These facts, in turn, are just some of the barriers facing admission to LTC homes for \nthis population. The increasing senior population, especially in the 85 and older age \ncategory, gives precedence to the urgency of assessing the community resources available \nto meet their needs. The statistics show an alarming incidence of mental health illness \nwithin the geriatric population, with the frequency being as high as one in five being affected over the age of 65 (Jeste et al., 1999, as cited in Bartels, Dums, et al., 2002). It is \nanticipated that the number of people over the age of 65 who will suffer with a mental \nhealth illness will ?more than double by the year 2030, from 7 million in 2000 to 15 \nmillion? (Jeste et al., as cited in Bartels, Dums, et al.).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».