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Enregistrement W2099003435 · doi:10.1017/s0714980813000287

A Profile of Residents in Prairie Nursing Homes

2013· article· fr· W2099003435 sur OpenAlexafffund
Carole A. Estabrooks, Jeff Poss, Janet E. Squires, Gary Teare, Debra Morgan, Norma J. Stewart, Malcolm Doupe, Greta G. Cummings, Peter Norton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of WaterlooSaskatchewan Health Quality CouncilUniversity of ManitobaOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMinimum Data SetDementiaUnit (ring theory)Nursing homesAged careCognitive impairmentGerontologyMedicineNursingPsychologyGeographyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Les maisons de soins infirmiers sont devenues des environnements offrant des soins complexes, dont les habitants ont des besoins importants et la plupart souffrent de la démence liée a l’âge. S’appuyant sur les recherches de Hirdes et al. (2011), nous décrivons un profil des résidents dans un échantillon représentatif de 30 maisons de soins infirmiers en milieu urbain dans les provinces des Prairies, en utilisant des données de L’Instrument d’évaluation des résidents/le recueil de données minimum (Resident Assistant Instrument – Minimum Data Set 2.0) de 5 196 évaluations résidents accomplies entre le 1 ier octobre et le 31 ieme décembre 3011. Les résidents avaient principalement plus de 85 ans, étaient des femmes, et souffraient d’une démence liée à l’âge. Nous avons comparé le soutien et les services connexes des établissements et les caractéristiques des résidents par province, par les modèles du propriétaire-gérant, et par le nombre d’unités dans une installation. Nous avons également constaté que les établissements publics ont tendance à s’occuper des résidents ayant des caractéristiques plus exigeants : notamment, la déficience cognitive, un comportement aggressif, et l’incontinence. Aucune tendance claire n’a été observée reliant le nombre d’unités dans un établissement aux caractéristiques des résidents.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
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

Citations44
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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