The Development and Implementation of a Decision-Making Capacity Assessment Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decision-making capacity assessment (DMCA) is an issue of increasing importance for older adults. Current challenges need to be explored, and potential processes and strategies considered in order to address issues of DMCA in a more coordinated manner. METHODS: An iterative process was used to address issues related to DMCA. This began with recognition of challenges associated with capacity assessments (CAs) by staff at Covenant Health (CH). Review of the literature, as well as discussions with and a survey of staff at three CH sites, resulted in determination of issues related to DMCA. Development of a DMCA Model and demonstration of its feasibility followed. RESULTS: A process was proposed with front-end screening/problem- solving, a well-defined standard assessment, and definition of team member roles. A Capacity Assessment Care Map was formulated based on the process. Documentation was developed consisting of a Capacity Assessment Process Worksheet, Capacity Interview Worksheet, and a brochure. Interactive workshops were delivered to familiarize staff with the DMCA Model. A successful demonstration project led to implementation across all sites in the Capital Health region, and eventual provincial endorsement. CONCLUSIONS: Concerns identified in the survey and in the literature regarding CA were addressed through the holistic interdisciplinary approach offered by the DMCA Model.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».