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Enregistrement W2064796439 · doi:10.1186/1471-2318-10-41

Short-term geriatric assessment units: 30 years later

2010· article· en· W2064796439 sur OpenAlexafffundabout
Judith Latour, Paule Lebel, Bernard‐Simon Leclerc, Nicole Leduc, Katherine Berg, Aline Bolduc, Marie‐Jeanne Kergoat

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensHôpital Saint-LucUniversity of TorontoCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalMcGill University
Mots-clésMedicineTerm (time)RehabilitationGerontologyLong-term careGeriatric rehabilitationPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increasing number of hospitalized elderly persons has greatly challenged decision makers to reorganize services so as to meet the needs of this clientele. Established progressively over the last 30 years, the short-term Geriatric Assessment Unit (GAU) is a specialized care program, now implemented in all the general hospital centres in Quebec. Within the scope of a broader reflection upon the appropriate care delivery for elderly patients in our demographic context, there is a need to revisit the role of GAU within the hospital and the continuum of care. The objective of this project is to describe the range of activities offered by Quebec GAU and the resources available to them. METHODS: In 2004, 64 managers of 71 GAU answered a mail questionnaire which included 119 items covering their unit's operation and resources in 2002-2003. The clinical and administrative characteristics of the clientele admitted during this period were obtained from the provincial database Med-Echo. The results were presented according to the geographical location of GAU, their size, their university academic affiliation, the composition of their medical staff, and their clinical care profile. RESULTS: Overall, GAU programs admitted 9% of all patients aged 65 years and older in the surveyed year. GAU patients presented one or more geriatric syndromes, including dementia. Based on their clientele, three distinct clinical care profiles of GAU were identified. Only 19% of GAU were focused on geriatric assessment and acute care management; 23% mainly offered rehabilitation care, and the others offered a mix of both types. Thus, there was a significant heterogeneity in GAU's operation. CONCLUSIONS: The GAU is at the cutting edge of geriatric services in hospital centres. Given the scarcity of these resources, it would be appropriate to better target the clientele that may benefit from them. Standardizing and promoting GAU's primary role in acute care must be reinforced. In order to meet the needs of the frail elderly not admitted in GAU, alternative care models centered on prevention of functional decline must be applied throughout all hospital wards.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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.

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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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