Aggressive Behaviour Risk Assessment Tool for newly admitted residents of long‐term care homes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to revise the 10-item Aggressive Behaviour Risk Assessment Tool for predicting aggressive events among residents newly admitted to long-term care homes. BACKGROUND: The original tool had acceptable sensitivity and specificity for identifying potentially aggressive patients in acute care medical-surgical units, but its usefulness in long-term care homes is unknown. DESIGN: A retrospective cohort study design was used. METHODS: All residents admitted to 25 long-term care homes in western Canada were assessed for the risk of aggression using the original tool within 24 hours of admission from January 2014 - December 2014 (n = 724). Incident reports of aggressive events occurring within 30 days of admission were collected. Multiple logistic regression and receiver operating characteristics analyses were performed. RESULTS: Fifty-three residents of 724 exhibited aggressive behaviours. The demographic variable of age less than 85 years was found to be a positive predictor of aggressive events in multivariate logistic regression model and was added to the tool. The revised six-item Aggressive Behaviour Risk Assessment Tool for Long-Term Care consists of one new item, age less than 85 years and five items from the original tool: History of physical aggression, physically aggressive/threatening, anxiety, confusion/cognitive impairment and threatening to leave. The receiver operating characteristics of the revised tool with weighted scoring showed a good discriminant ability with satisfactory sensitivity and specificity at the recommended cut-off score of 4. CONCLUSION: The revised six-item tool may be useful in identifying potentially aggressive residents newly admitted to long-term care homes.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».