A multi-site study of the feasibility and clinical utility of Goal Attainment Scaling in geriatric day hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Goal Attainment Scaling (GAS) is an individualized goal-setting and measurement approach that is useful for patients with multiple, individualized health problems, such as those served by geriatric day hospitals (GDHs) and other specialized geriatric programmes. PURPOSE: To assess the feasibility and utility of GAS in a multi-site study of six GDH affiliated with the Regional Geriatric Programmes of Ontario. METHOD: Individualized GAS guides were developed for 15 consecutively admitted patients at each site [total n = 90; mean age: 76.2 SD 8.3; 58.9% female; mean attendances: 24.0 SD 10.3]. Staff members (n = 39) were surveyed on their experience with GAS. RESULTS: Mean goals/patient ranged across sites from 2.1 to 4.3. Mean GAS discharge score was 52.3 SD 8.7, close to the theoretically expected values of 50 SD 10. Common goals included mobility, community reintegration, basic and instrumental activities of daily living, medical issues, cognition/communication, and home safety. Estimated mean time to develop a GAS guide ranged across sites from 15.3 to 43.8 min. CONCLUSION: Clients were often involved in goal setting; family involvement was less frequent. The staff survey identified challenges and benefits regarding the use of GAS. Study results are being used to inform a more consistent approach to the clinical and research use of GAS in GDH.
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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 | 0,013 | 0,006 |
| 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 ».