Emergent Issues in Directly-Funded Care: Canadian Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Direct Funding (DF) provides individuals with a budget to arrange their own home care instead of receiving publicly arranged services. DF programs have evolved in a number of countries since the 1970s. In Canada, while small-scale DF programs have existed since the early 1970s, the research on these programs remains limited. Responding to gaps identified by an umbrella review and using a health equity framework, this research extends the knowledge base on DF programs from a Canadian perspective through an environmental scan. The research asks: What are the features of DF programs across Canada? What are the emerging issues related to program design and policy development? The study employed a qualitative environmental scan design, gathering data through questionnaires and semi-structured interviews (n = 23). The findings include a summary table describing features of 20 programs and two interview themes: a lack of information on DF workers and concerns about the growing role of home care agencies. This study has the potential to contribute to long-term health equity monitoring research. The findings suggest that as DF expands in Canada, promoting hiring from personal networks may address inequities in rural access to home care services and improve social outcomes for linguistic, cultural, and sexual minorities. However, the findings underscore a need to monitor access to DF programs by people of lower-socioeconomic backgrounds in Canada and discourage policy design that requires independent self-management, which disadvantages people with compromised decision-making capacities.
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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 | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,026 |
| Communication savante | 0,022 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».