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Enregistrement W2137825237 · doi:10.1017/s1041610210000128

Screening for mental disorders in residential aged care facilities

2010· article· en· W2137825237 sur OpenAlexaff
Nancy A. Pachana, Edward Helmes, Gerard J. Byrne, Barry A. Edelstein, Candace Konnert, Anne Margriet Pot

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Extant taxonMedicineMental healthPsychologyCognitionGerontologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The International Psychogeriatric Association Task Force on Mental Health Services in Long-Term Care Facilities seeks to improve care of persons in residential aged care facilities (RACFs). As part of that effort the current authors have contributed an overview and discussion of the uses of brief screening instruments in RACFs. METHODS: While no current guidelines on the use of screening instruments in nursing homes were found, relevant extant guidelines were consulted. The literature on measurement development, testing standards, psychometric considerations and the nursing home environment were consulted. RESULTS: Cognitive, psychiatric, behavioral, functional and omnibus screening instruments are described at a category level, along with specifics about their use in a RACF environment. Issues surrounding the selection, administration, interpretation and uses of screening instruments in RACFs are discussed. Issues of international interest (such as translation of measures) or clinical concern (e.g. impact of severe cognitive decline on assessment) are addressed. Practical points surrounding who can administer, score and interpret such screens, as well as their psychometric and clinical strengths more broadly, are articulated. CONCLUSIONS: Guidelines for use of screening instruments in the RACF environment are offered, together with broad recommendations concerning the appropriate use of brief screening instruments in RACFs. Directions for future research and policy directions are outlined, with particular reference to the international context.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,376 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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