Prospects and Pitfalls: Use of the RAI-HC Assessment by the Department of Veterans Affairs for Home Care Clients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The U.S. Department of Veterans Affairs has adopted two functional assessment systems that guide care planning: one for nursing home residents (the Resident Assessment Instrument [RAI]) and a compatible one for home care clients (RAI-HC). The purpose of this article is to describe the RAI-HC (often referred to as the Minimum Data Set-Home Care or MDS-HC) and its uses and offer lessons learned from implementation experiences in other settings. DESIGN AND METHODS: We reviewed implementation challenges associated both with the RAI and the RAI-HC in the United States, Canada, and other adopter countries, and drew on these to suggest lessons for the Department of Veterans Affairs as well as other entities implementing the RAI-HC. RESULTS: Beyond its clinical utility, there are a number of evidence-based uses for the assessment system. The resident-level data can be aggregated and analyzed, and scales identify clinical conditions and risk for various types of negative outcomes. In addition, the data can be used for other programmatic and research purposes, such as determining eligibility, setting payment rates for contract care, and evaluating clinical interventions. At the same time, there are a number of implementation challenges the Department of Veterans Affairs and other organizations may face. IMPLICATIONS: Policy makers and program managers in any setting, including state long-term-care programs, who wish to implement an assessment system must anticipate and address a variety of implementation problems with a clear and consistent message from key leadership, adequate training and clinical support for assessors, and appropriate planning and resources for data systems.
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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 | 0,320 | 0,387 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».