The Aggressive Behavior Scale: A New Scale to Measure Aggression Based on the Minimum Data Set
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the reliability and validity of the Aggressive Behavior Scale (ABS), derived from the Minimum Data Set (MDS 2.0). DESIGN: Retrospective analysis of MDS 2.0 and Cohen Mansfield Agitation Inventory (CMAI) data. SETTING: Ontario nursing homes (NHs) and complex continuing care (CCC) hospitals and units. PARTICIPANTS: Two hundred fourteen patients of a CCC hospital, 652 residents of four NH facilities who adopted the MDS 2.0 before its mandatory implementation, 124,259 CCC patients assessed with the MDS 2.0 between July 1996 and October 2006. MEASUREMENTS: In all samples, trained facility clinical staff completed the MDS 2.0 as part of normal clinical practice. The ABS is a 4-item summary scale measuring verbal and physical abuse, socially inappropriate behavior, and resisting care. In the single CCC facility, clinical facility staff completed the CMAI during the same assessment period as the MDS 2.0. RESULTS: Alphas for the ABS were between 0.79 and 0.93 for the three samples. A strong relationship was found between the ABS and the aggressive subscale of the CMAI (correlation coefficient=0.72, P<.001). Impairment in cognition was found to be related to higher ABS scores in all three samples. In CCC, individuals who had higher ABS scores also had a higher prevalence of psychiatric diagnoses and greater frequency of daily restraint use (P<.001 for each dependent variable). CONCLUSION: The ABS provides a useful measure of the severity of aggressive behavior that can be used for care planning, quality measurement, and research.
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 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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».