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Enregistrement W2126868252 · doi:10.1017/s0714980800015166

Clinical Research on Older Adults in Canada: Summary of Recent Progress

2001· article· en· W2126868252 sur OpenAlexaffabout
Kenneth Rockwood, Chris MacKnight, Colin Powell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeriatricsDementiaSpecialtyGerontologyGeriatric psychiatryMedicineHealth careFamily medicineBioethicsClinical trialMEDLINEPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geriatric Medicine is a young specialty in Canada, having been formally recognized in 1981. The early years of research chiefly involved designing and describing programs of care. As the specialty matured, so too did the nature of research into the clinical problems of older adults. This article discusses research published by Canadian geriatricians since 1998, the date of a previous review. Two prominent areas of research are frailty and dementia. Several groups have studied the natural history of frailty, and designed techniques to better measure outcomes. Interventional trials are also gaining prominence, with the Systeme de services intégrés pour personnes agees en perte d'automonie (SIPA) and Mobile Geriatric Assessment Team (MGAT) being good examples. The Canadian Study of Health and Aging (CSHA) is one of the largest studies of dementia epidemiology ever conducted, and the upcoming third wave will provide new data on the outcomes of cognitive impairment not meeting criteria for dementia. Other areas of interest include pharmacoepidemiology, difficult clinical problems, advanced directives and bioethics. Canadian research in geriatrics will continue to develop, with the establishment of the Canadian Institutes of Health Research providing exciting new opportunities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0200,044
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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