A Profile of Patients With Traumatic Brain Injury Within Home Care, Long-Term Care, Complex Continuing Care, and Institutional Mental Health Settings in a Publicly Insured Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the sociodemographic and clinical profile of people with traumatic brain injury (TBI) in home care, nursing homes, and complex continuing care settings in a national sample. METHODS: Cross-sectional study using available Resident Assessment Instrument (RAI 2.0 and RAI Home Care [HC]) national databases in Canada from 1996 to 2011. The profile of people with TBI was compared with patients with and without prespecified neurological conditions within each setting. PARTICIPANTS: Adults 18 years and older identified with TBI (n = 10 878) and adult patients with other neurological (n = 422 300) and non-neurological (n = 571 567) conditions. MAIN MEASURES: Demographic and clinical characteristics, functional characteristics, mood and behavior, and treatment and medication variables. Data from Canadian home care (RAI-HC), mental health (RAI-MH), nursing home, and complex continuing care facilities (RAI Minimum Data Set 2.0). RESULTS: Patients with TBI were significantly different on almost all items. They were among the youngest in care settings, and psychotropic drug use by this population was among the highest in at least 2 settings. CONCLUSION: These data can inform the planning for appropriate care and resources for patients with TBI in a range of settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».