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Enregistrement W2562906813

CRGI SNAPSHOT Mental Health Training for Home Support Workers

2014· article· en· W2562906813 sur OpenAlexaboutno aff
Candace Konnert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthWorryAnxietyActivities of daily livingPsychologyMedicineGerontologyPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Home support workers help seniors with daily living tasks in their homes. Many home care clients have both physical and mental health problems. They may have symptoms such as sadness, worry, and confusion. In addition, they may be isolated and lonely. The training that home support workers receive usually focuses on physical care. There is often little emphasis on helping clients with mental health problems. Alberta’s Continuing Care Strategy: Aging in the Right Place recognizes that seniors want to remain in their own homes (Alberta Health & Wellness, 2008). Yet, seniors may have difficulty continuing to live independently. For example, they might be physically weak, and therefore be unable to complete daily tasks like shopping and cleaning. Physical illnesses often occur along with mental health problems such as depression or anxiety. One study conducted in Michigan estimated that 40.5% of seniors that receive support services have a recognizable mental health problem (Li & Conwell, 2007). Lonely seniors may cope by using alcohol or other substances, leading to further disability (Zarit S. & Zarit, J, 2007). Early detection of mental health problems can help to prevent this path of decline. Unfortunately, support services tend to focus on activities of daily living, while mental health needs are neglected or misunderstood. There are serious consequences if mental health problems are not detected or treated. These can include unnecessary pain, a decline in overall health, and decreased physical or mental abilities. These symptoms can then increase the risk of admission to nursing homes, which can cause significant suffering for older adults and their family members (Anstey, et al., 2007; Chuan, Kumar, Matthew, Heok, & Pin, 2008; Parmalee, Katz, & Lawton, 1991).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4480,183

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,341 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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