Care Home Assessment and Review Service: coordinated, proactive care home primary care delivery
Notice bibliographique
Résumé
Many care home primary care schemes are aimed at improving care and reducing unplanned care episodes. They include using community geriatricians, community matrons, pharmacists and therapists, dedicated care home GPs, and whole care homes aligned to single GPs.1,2 Most utilise a paternalistic approach whereby non-care home staff advise and direct health care while not utilising the skill mix of the staff or encouraging them to proactively manage their residents’ health care. There is an increasing demand on GP time with the complexity and healthcare needs of care home residents significantly pressurising the primary care team. The reactive care that is largely practised is well documented.3 The quality of nursing and residential home care varies, evidenced by reported safeguarding concerns and unwarranted variation in rates of unplanned care episodes. Staff, sometimes temporary or inexperienced, can be isolated or pressurised by demanding residents and families. Staff can worry about decision making, meaning decisions are not made or made inappropriately, sometimes leading to unplanned hospitalisation. Care homes are required to train staff in many matters, for example, infection control and safeguarding, yet there is no requirement to have any training on medical/healthcare subjects. One of our most vulnerable patient populations, with diverse medical problems, at great expense to the public sector, is looked after by a group of staff with little ongoing support for their professional development in the healthcare problems they are expected to manage. Care Home Assessment and Review Service (CHARS) engaged seven general practices and nine care homes (roughly evenly spread between nursing and residential homes). It aimed …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».