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Enregistrement W1970731768 · doi:10.1017/s0714980800012976

Use of Community Services by Seniors Before and After an Emergency Visit

2001· article· fr· W1970731768 sur OpenAlexaff
Jane McCusker, Orly Ardman, Éric Belzile, Sylvie Cardin, Josée Verdon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2001
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensBausch Health (Canada)Université de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ À l'aide de données provenant d'une cohorte de 1 352 personnes àgées demeurant dans la communauté et ayant visité l'urgence d'un centre hospitalier, nous avons étudié la prévalence (avant la visite à l'urgence) et l'incidence (pendant une période de suivi de six mois) de l'utilisation des services communautaires de santé ainsi que les facteurs reliés à l'utilisation de ces services. Les données ont été recueillies lors d'entrevues à l'urgence et au téléphone lors du suivi. Avant la visite à l'urgence, 59,8 pour cent des patients avaient au moins une incapacité en regard aux activités de la vie quotidienne (AVQ); 16,8 pour cent des patients ayant une incapacité recevaient des services communautaires. Parmi les patients qui ne recevaient pas ces services auparavant, 45,4 pour cent ont développé une nouvelle incapacité pour les AVQ pendant les trois mois suivant la visite à l'urgence; et 23,5 pour cent des patients avec une nouvelle incapacité ont commencé à recevoir des services communautaires. En contrôlant pour l'ampleur des besoms, les patients admis à l'hôpital se sont avérés être plus susceptibles de recevoir des services pendant la période de suivi que ceux ayant reçu leur congé de l'urgence. Il existe probablement de nombreux besoins non comblés pour les services communautaires dans cette population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations24
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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