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Enregistrement W1619765653 · doi:10.1186/1471-2318-7-2

The eSMAF: a software for the assessment and follow-up of functional autonomy in geriatrics

2007· article· en· W1619765653 sur OpenAlexaff
Patrick Boissy, Simon Brière, Michel Tousignant, Éric Rousseau

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversité de SherbrookeHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationSoftware deploymentMedicineLicenseFunctional requirementSoftwareAutonomyProcess managementSoftware engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Functional status or disability forms the core of most assessment instruments used to identify mix and level of resources and services needed by older adults who possess common characteristics. The Functional Autonomy Measurement System (SMAF) is a 29-item scale measuring functional ability in five different areas. It has been recommended for use for home care, for allocation of chronic beds, for developing care plans in institutional settings and for epidemiological and evaluative studies. The SMAF can also be used with a case-mix classification system (Iso-SMAF) to allocate resources based on patients' functional autonomy characteristics. The objective of this project was to develop a software version of the SMAF to facilitate the evaluation of the functional status of older adults in health services research and to optimize the clinical decision-making process. RESULTS: The eSMAF was developed over an 24-month period using a modified waterfall software engineering process. Requirements and functional specifications were determined using focus groups of stakeholders. Different versions of the software were iteratively field-tested in clinical and research environments and software adaptations made accordingly. User documentation and online help were created to assist the deployment of the software. The software is available in French or English versions under a 30-day unregistered demonstration license or a free restricted registered academic license. It can be used locally on a Windows-based PC or over a network to input SMAF data into a database, search and aggregate client data according to clinical and/or administrative criteria, and generate summary or detailed reports of selected data sets for print or export to another database. CONCLUSION: In the last year, the software has been successfully deployed in the clinical workflow of different institutions in research and clinical applications. The software performed relatively well in terms of stability and performance. Barriers to implementation included antiquated computer hardware, low computer literacy and access to IT support. Key factors for the deployment of the software included standardization of the workflow, user training and support.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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