MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2042233204 · doi:10.12927/hcpap.2009.21218

Aging at Home: Integrating Community-Based Care for Older Persons

2009· article· en· W2042233204 sur OpenAlexaffvenueabout
A. Williams, Janet Lum, Raisa Deber, R. E. Montgomery, Kerry Kuluski, Allie Peckham, Jillian Watkins, A. Paul Williams, Alvin Ying, Lynn Zhu

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)SustainabilityPublic relationsHealth careOlder peopleAging in placePolitical scienceSociologyGerontologyMedicineEconomic growthEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrating community-based health and social care has grabbed international attention as a way of addressing the needs of aging populations while contributing to health systems' sustainability. However, integrating initiatives in different jurisdictions work (or do not work) within very various institutional and structural dynamics. The question is, what transferable lessons can we learn to guide policy makers and policy innovators at the local level? In this paper, we consider "aging at home" as a policy option in Ontario, and beyond. In the first section, we focus on the problem, in effect, what not to do. Here, we briefly review findings from national and international research literature and from our own research in Ontario that identify the costs and consequences of non-systems of care for older persons. In the second part, we turn to solutions, in effect, what to do. Drawing on our recent scoping review of the international literature, we identify three guiding principles, as well as a number of recommendations, for integrating care for older persons, knowing that important details of how to put such initiatives "on the ground" will be provided by other contributors to this journal edition.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations45
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be HealthyMême sujetGeriatric Care and Nursing HomesTravaux en français237 207