Consensus‐based policy recommendations for geriatric emergency care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this paper is to establish policy recommendations to address service and care delivery challenges facing hospital emergency departments (EDs) responding to the needs of increasing numbers of older adults. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The consensus development process used an international expert interdisciplinary panel, convened at an international conference. Following a round table discussion and think-tank session, a nominal group method with constant comparative analysis and coding techniques was used to identify policy recommendations. Two rounds of electronic input followed the face-to-face meeting to reach consensus on priority ranking of the policy recommendations. Findings underwent an external review by four independent experts. FINDINGS: A total of seven categories of policy recommendations were developed: education, integration and coordination of care, resources, ED physical environment, evidence-based practice, research and evaluation, and advocacy. RESEARCH LIMITATIONS/IMPLICATIONS: The consensus development process did not include a systematic literature review on the topic. However, participants included experts in their disciplines. PRACTICAL IMPLICATIONS: The recommendations may assist administrators, policy makers, clinicians, and researchers on future directions for improving emergency care and service delivery for older adults. ORIGINALITY/VALUE: The paper describes the process and results of a consensus development activity for ED care and services of older adults.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».