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Enregistrement W1541504392 · doi:10.1111/j.1553-2712.2012.01343.x

Classification of Emergency Departments According to Their Services for Community‐dwelling Seniors

2012· article· en· W1541504392 sur OpenAlexafffundabout
Roxane Borgès Da Silva, Jane McCusker, Danièle Roberge, Antonio Ciampi, Jean‐Frédéric Lévesque, Éric Belzile

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital Charles-Le MoyneInstitut National de Santé Publique du QuébecMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSample (material)Community organizationCommunity serviceGerontologyPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The goal was to develop a classification of emergency departments (EDs) based on their organization of services for seniors discharged to the community. METHODS: This was a secondary analysis of data collected in a survey of key informants (chief physicians and head nurses) in EDs in Quebec on the organization of services for community-dwelling seniors discharged to the community. Organizational characteristics were classified a priori in the following three categories: 1) availability of human resources, 2) care processes, and 3) links to community services. A multifactorial analysis (MFA) was used to analyze the variables by category and globally, thus investigating not only the relationships between variables within each category, but also the relationships between different categories. The authors then proceeded to classify EDs using Ward's method (hierarchical ascendant classification) applied to reduced data dimensions. RESULTS: The sample consisted of 103 EDs. Analyses were carried out on data from the 68 (66%) of these EDs that supplied complete data. These 68 EDs did not differ in terms of their size or geographical location from the 35 other departments that supplied incomplete or no data. We identified three groups of EDs: most specialized (with regard to internal staff and care processes) and less community-oriented (n = 12), moderately specialized and less community-oriented (n = 28), and least specialized and more community-oriented (n = 28). CONCLUSIONS: This classification of EDs with respect to their organization of services for community-dwelling seniors may be helpful to those planning services, to decision-makers, and to researchers. The three groups of EDs identified in this study represent three types of organizations with differing assets and limitations. The generalizability of these groups to other settings and the implications for patient outcomes should be investigated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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