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Enregistrement W2129195017 · doi:10.1017/s1463423613000467

Development of a tool to investigate caregiving issues from the perspective of family physicians and discussion of preliminary results

2013· article· en· W2129195017 sur OpenAlexafffundabout
Michel Bédard, Carrie Gibbons, Anik Lambert-Bélanger, Julie Riendeau

Notice bibliographique

RevuePrimary Health Care Research & Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensLakehead UniversityNOSM UniversitySt. Joseph's Care Group
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsOntario Ministry of Health and Long-Term CareOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésPerspective (graphical)Family medicineFamily caregiversFamily healthDementiaPsychologyAccountabilityNursingMedicineMedical educationFamily memberGerontologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of our study was to develop a survey for family physicians to better understand family physicians' beliefs, level of knowledge and sense of accountability regarding their support of informal (i.e., unpaid) caregivers of older adults. BACKGROUND: Seniors with dementia can be supported to 'age in place'. However, this requires assistance from family and friends, who are often seniors themselves and may have health issues of their own. Although family physicians are well positioned to assist older adult caregivers, there is a paucity of data regarding this role. METHODS: After a literature review, we created a questionnaire to examine these issues. It was reviewed by experts and, after revision, was appraised by health planners/decision makers and pre-tested with family physicians. A final questionnaire was created using this feedback. FINDINGS: The next important step would be to administer the questionnaire to Canadian family physicians using appropriate survey methodology.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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