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Enregistrement W2617676879 · doi:10.1017/s0714980817000186

How’s Your Health at Home: Frail Homebound Patients Reported Health Experience and Outcomes

2017· article· fr· W2617676879 sur OpenAlexaffabout
Margaret J. McGregor, Jay Slater, John P. Sloan, Kimberlyn McGrail, Anne Martin-Matthews, Shannon Berg, Alyson Plecash, Leila Sloss, Johanna Trimble, Janice M. Murphy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGerontologyOddsOdds ratioQuarter (Canadian coin)Home healthFamily medicineHealth careLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Pour notre sondage, nous avons utilisé une méthodologie mixte basée sur le Web (How’s Your Health – Frail) pour examiner la santé des adultes fragiles (78% âgés de 80 ans et plus) inscrits à un programme de soins primaires à domicile à Vancouver, au Canada. Soixante pour cent des répondants admissibles ont participé, représentant plus d’un quart (92/350, 26,2%) de tous les individus qui reçoivent le service. Malgré des niveaux élevés de co-morbidité et de dépendance fonctionnelle, 50% ont jugé leur santé aussi bonne, très bonne ou excellente. Les ratios de cotes ajustés pour l’auto-évaluation de sa santé positive étaient de 7,50, 95 pour cent d’intervalle de confiance (IC) [1,09, 51,81] et 4,85, 95% CI [1,02, 22,95] pour l’absence de symptômes gênants et le pouvoir de parler à la famille ou amis, respectivement. Des réponses narratives aux questions sur la fin de vie et la vie avec une maladie sont également décrites. Les résultats suggèrent que l’accent mis sur la gestion des symptômes, et le soutien des contacts sociaux, peut améliorer la santé des personnes âgées fragiles.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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