Addressing the health needs of frail elderly people: Ontario’s experience with an integrated health information system
Notice bibliographique
Résumé
Frail elderly people comprise a subpopulation that poses numerous important challenges for the health care system. In Canada, like most developed nations, per capita health care expenditures rise disproportionately with age [1]. Although there is widespread concern in the popular media that population ageing will have catastrophic financial consequences, it is generally felt that population ageing has played a minor role in rising health expenditures in Canada [2], and it will be possible to cope with the costs of caring for future cohorts of the elderly if we manage the health care system appropriately. Home care has become the fastest growing segment of the Canadian health care system, and a national commission on the Future of Health Care in Canada [3] described home care as ‘the next essential service’. Nonetheless, hospitals continue to be the leading source of health expenditure in Canada [4], and the rates of acute hospitalisation of Canadians aged 85 years and over are almost six times higher than those under 65 years [5]. The study by Jónsson and colleagues in this issue raises the troubling question of whether current care practices in acute hospitals provide an adequate response to the complex care needs of frail elderly people [6]. Indeed, for most countries, the same question could be posed for the health care system as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».