Predictors of Nursing Home Placement from Assisted Living Settings in Canada
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Cette étude visait à évaluer l’incidence de placement dans un établissement de soins de longue durée (SLD) et d’identifier les facteurs prédictifs de placement résidentiel et d’installation parmi résidents âgés dans établissements aidant à la vie autonome en Alberta, au Canada. 1,086 résidents de 59 installations en Alberta ont été inclus. Infirmières de recherche ont effectué des évaluations de résidents interRAI-AL et ont interrogé les aidants familiaux et les administrateurs. Les prédicteurs de placement ont été identifiés avec des modèles de risques proportionnels de Cox multivariés. L’incidence cumulative SLD de l’admission était de 18,3 pour cent en 12 mois. Le risque de placement a augmenté significativement pour les résidents âgés et ceux avec des relations sociales médiocres, peu d’implication dans les activités, la dépreciation cognitive et/ou fonctionnelle, l’instabilité de la santé,une histoire des chutes et des hospitalisations récentes/visites à l’urgence, et l’incontinence urinaire sévère. Une diminution du risque de placement a été montré pour les résidents de grandes établissements avec une infirmière autorisée et/ou une infirmière auxiliaire autorisée disponible 24 heures par jour et un médecin de premier recours affilié. Nos résultats font ressortir les domaines cliniques et politiques ou des interventions ciblées peuvent retarder les admissions SLD.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».