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Enregistrement W1972111112 · doi:10.3928/0098-9134-20040501-08

Decreasing Assault Occurrence on a Psychogeriatric Ward

2004· article· en· W1972111112 sur OpenAlexaff
Troy Savage, Ian Crawford, Yousery Nashed

Notice bibliographique

RevueJournal of Gerontological Nursing · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychological interventionGeriatric psychiatryMedicineIntervention (counseling)PsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An agitation management model providing staff education, quantitative assessment of agitation, and emphasized psychosocial interventions was introduced on a geriatric psychiatry ward for male patients. A within-subjects comparison was made of Cohen-Mansfield Agitation Inventory (CMAI) scores and frequency of committing assault under pre- and post-intervention conditions. Among participants (N = 8) who finished the 72-week study, CMAI scores did not differ significantly under either of the study conditions (p > .05, two-tailed t test). Twenty-nine assaults occurred during the pre-intervention time period and six assaults occurred during the post-intervention time period. According to analysis with the Wilcoxon signed ranks test, the distribution of assaults differed significantly between the two time periods (p < .05, two-tailed). Among individuals who were excluded from the intervention because of lack of consent, assaults increased over the same two time periods. Psychosocial interventions intended to reduce agitation among elderly men with dementia may not necessarily serve to decrease agitation, but may serve to decrease assault occurrence.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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