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Enregistrement W2625360046 · doi:10.1684/pnv.2017.0662

Overview of the risk areas associated with care in nursing homes

2017· review· en· W2625360046 sur OpenAlexaff
Delphine Teigné, Marion Lucas, Brice Leclère, L. Moret, Noémie Terrien

Notice bibliographique

RevueGériatrie et Psychologie Neuropsychiatrie du Viellissement · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingIdentification (biology)Nursing homesHealth careMedicineMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the number of dependant elderly people rises, the place occupied by nursing homes in the French health care system becomes more and more important, and the question of resident safety is more significant than ever. A transfer of the notions developed for hospitals is useful but insufficient, as they mainly focus on the technical facet of care. In order to propose a wider view of risk management in nursing homes, we reviewed the French medical literature published between 2005 and 2016 in search of articles about adverse events related to health care in French nursing homes. Forty-nine articles were included and allowed the identification of 11, unequally documented: technical care and support, falls, infections and outbreaks, drugs and medical devices, resident identification, food, home accident, information, suicide, health care management and civil rights. We propose a patient-centered conceptual mapping of these risks that could be updated depending on the results of our future studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,348 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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