Primary Health Care Providers’ Perspectives: Facilitating Older Patients’ Access to Community Support Services
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Le but de l’étude examiné dans cet article était de comprendre comment les professionnels des soins de santé qui ne sont pas médecins, mais travaillent dans des milieux primaires canadiens de soins de santé, facilitent l’accès des personnes âgées aux services de soutien communautaire (SSC). L’utilisation de SSC a un impact positif pour les clients, mais ils restent sous-utilisés en raison du manque de prise de conscience. En utilisant une approche descriptive qualitative, nous avons interrogé 20 professionnels de la santé de diverses disciplines et modèles de soins de santé primaires sur les processus qu’ils utilisent pour lier les patients âgés à SSC. Les participants ont collaboré intensivement avec des collègues professionnels au sein et à l’extérieur de leurs organisations pour trouver SSC pertinents. Ils faisaient participer activement les patients et leurs familles à faire ces liens et ont assuré le suivi. Il est troublant de constater qu’ils comptaient sur les ressources périmées et des stratégies de recherche inefficaces pour trouver les SSC. Nos résultats peuvent être utilisés pour développer des ressources et des approches afin de mieux soutenir les fournisseurs de soins de santé primaires en reliant les adultes âgés à des CSS pertinents.
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 | 0.007 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".