Development of a periodic health examination form for the frail elderly in long-term care.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To create an evidence-based periodic health examination (PHE) form geared to long-term care (LTC) residents. DESIGN: Two-phase study: literature review to develop a quantitative, cross-sectional, self-administered survey, and administration of the survey followed by a focus group. A PHE form for LTC residents was developed based on participants' recommendations. SETTING: Hamilton, Ont. PARTICIPANTS: A total of 106 health care professionals completed the survey; 10 LTC physicians participated in the focus group. MAIN OUTCOME MEASURES: The items deemed most important and most likely to be performed during a PHE; themes from focus group discussions. RESULTS: Respondents' top 4 most important PHE items were also the top 4 items they thought were most likely to be performed during a PHE in LTC: reviewing active health status, reviewing pain control, reviewing medications, and screening for falls. Thematic analysis from the focus group discussion generated 3 main themes: current physician perspectives on the existing annual health examination in LTC, conceptual ideas for the new PHE form, and physician perspectives on the optimization of care in LTC settings. The findings from the survey, along with the themes from the focus group, were incorporated to create a PHE form for LTC residents. CONCLUSION: The proposed PHE form emphasizes tracking a patient's functional course over time and combines evidence-based preventive health interventions and health assessments with what is clinically important for LTC.
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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 | 0,051 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».