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Enregistrement W7133001039

The Coordination of Aging in Place in Ontario: How Health System Design Impedes the Ability to Remain Living at Home

2024· dissertation· W7133001039 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kelly Anne Kay

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Frailty NetworkUniversity of TorontoRoyal Roads University
Mots-clésInterviewAging in placeQualitative researchEthnographyActivities of daily livingEveryday lifeIndependent livingInclusion (mineral)Legislation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a study of the experiences of older adults of advanced age living with complex health conditions, or frailty, and their caregivers as they carry out their everyday activities and work to remain living at home. Methods used combine an Institutional Ethnography (IE) inspired approach, an IE informed adaptation of the Listening Guide, a voice-centred relational approach, and qualitative interviewing with older adults and their caregivers (n=11). This investigation specifically examines how it happens that older people who intended to live out their lives at home may be unable to do so because of coordinating texts, including procedures, processes, policy, programs, legislation and regulation, activated by various actors, and implicated in an Ontario health system that is not designed for a major cohort of its population. Through qualitative data collection, empirical tracing, an extensive examination of aging in place literature, and a review of more than 160 coordinating texts currently activated in Ontario, this study models analytic techniques that can enable the inclusion of accounts from older adults in system design. Findings suggest the need for new skills for today’s health system leaders and demonstrate the need for an integrated healthcare system, systematic planning and better coordination to make aging in place for all older adults a reality.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,011
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,348 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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