The Identification of Seniors At Risk Screening Tool: Further Evidence of Concurrent and Predictive Validity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the validity of the Identification of Seniors at Risk (ISAR) screening tool for detecting severe functional impairment and depression and predicting increased depressive symptoms and increased utilization of health services. SETTING: Four university-affiliated hospitals in Montreal. DESIGN: Data from two previous studies were available: Study 1, in which the ISAR scale was developed (n=1,122), and Study 2, in which it was used to identify patients for a randomized trial of a nursing intervention (n=1,889 with administrative data, of which 520 also had clinical data). PARTICIPANTS: Patients aged 65 and older who were to be released from an emergency department (ED). MEASUREMENTS: Baseline validation criteria included premorbid functional status in both studies and depression in Study 2 only. Increase in depressive symptoms at 4-month follow-up was assessed in Study 2. Information on health services utilization during the 5 months after the ED visit (repeat ED visits and hospitalization in both studies, visits to community health centers in Study 2) was available by linkage with administrative databases. RESULTS: Estimates of the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for concurrent validity of the ISAR scale for severe functional impairment and depression ranged from 0.65 to 0.86. Estimates of the AUC for predictive validity for increased depressive symptoms and high utilization of health services ranged from 0.61 to 0.71. CONCLUSION: The ISAR scale has acceptable to excellent concurrent and predictive validity for a variety of outcomes, including clinical measures and utilization of health services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».