Balancing Formal and Informal Care for Older Persons: How Case Managers Respond
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude a examiné la façon dont les gestionnaires de cas de soins à domicile et en milieu communautaire dans la première ligne de la profession voir le rôle des aidants naturels et les facteurs qui contribuent aux décisions de ces gestionnaires en ce qui concerne l’allocation des ressources. La recherche pour l’étude a utilisé deux méthodes de collecte de données: (a) l’analyse secondaire des résultats de simulations de la balance de soins, réalisées dans neuf régions de l’Ontario, et (b) des entretiens en profondeur de suivi avec les différents gestionnaires de la B de S. Les résultats indiquent que les gestionnaires de cas sont d’accord à l’unanimité que l’unité des soins dans le secteur SDMC ne se limite pas à l’individu, tel qu’en soins aigus, mais englobe à la fois l’individu et le soignant. Nous avons constaté, cependant, des variations considérables dans l’assortiment et le volume des services SDMC recommandés par les gestionnaires de cas. Nous concluons que la variabilité de la prise de décision peut refléter la manque de réglementation, de meilleures pratiques, et de lignes directrices pour la responsabilité dans le secteur SDMC.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.078 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".