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Enregistrement W2255717024 · doi:10.1136/bmjopen-2015-009818

Preventing avoidable incidents leading to a presentation to the emergency department (ED) by older adults with cognitive impairment: protocol for a scoping review

2016· review· en· W2255717024 sur OpenAlexafffund
Véronique Provencher, Mélissa Généreux, Mireille Gagnon‐Roy, Nathalie Veillette, Mary Egan, Marie‐Josée Sirois, Francis Lacasse, K. Daniel Rose, Stéphanie Stocco

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaCentre hospitalier universitaire de QuébecInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine and Health, University of SydneyUniversité de Sherbrooke
Mots-clésCINAHLMedicineEmergency departmentGrey literatureThematic analysisMEDLINECognitive impairmentCognitionPresentation (obstetrics)ScopusMedical emergencyPsychological interventionPsychiatryQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Older adults with cognitive impairment represent a large portion (21-42%) of people (65+) who consult at an emergency department (ED). Because this sub-group is at higher risk for hospitalisation and mortality following an ED visit, awareness about 'avoidable' incidents should be increased in order to prevent presentations to the ED due to such incidents. This study aims to synthetise the actual knowledge related to 'avoidable' incidents (ie, traumatic injuries, poisoning and other consequences of external causes) (WHO, 2016) leading to ED presentations in older people with cognitive impairment. METHODOLOGY AND ANALYSIS: A scoping review will be performed. Scientific and grey literature (1996-2016) will be searched using a combination of key words pertaining to avoidable incidents, ED presentations, older adults and cognitive impairment. A variety of databases (MEDLINE, CINAHL, Ageline, SCOPUS, ProQuest Dissertations/theses, EBM Reviews, Healthstar), online library catalogues, governmental websites and published statistics will be examined. Included sources will pertain to community-dwelling older adults presenting to the ED as a result of an avoidable incident, with the main focus on those with cognitive impairment. Data (eg, type, frequency, severity, circumstances of incidents, preventive measures) will be extracted and analysed using a thematic chart and content analysis. DISCUSSION AND DISSEMINATION: This scoping review will provide a picture of the actual knowledge on the subject and identify knowledge gaps in existing literature to be filled by future primary researches. Findings will help stakeholders to develop programmes in order to promote safe and healthy environments and behaviours aimed at reducing avoidable incidents in seniors, especially those with cognitive impairment.

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)0,105
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1050,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,019
Bibliométrie0,0180,015
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0110,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,011

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,416 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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