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Enregistrement W2727192481 · doi:10.1093/geroni/igx004.3825

PRELIMINARY REPORT OF UNMET NEEDS IN COMMUNITY-DWELLING OLDER PERSONS IN QUEBEC, CANADA

2017· article· en· W2727192481 sur OpenAlexaffabout
Michel Raı̂che, Nathalie Delli Colli, Joanne Guilbeault, Isabelle Labrecque Labrecque, Franck Dugas, Yves Couturier, Nicole Dubuc

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)Centre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivities of daily livingPopulationGerontologyMedicineDescriptive statisticsIndependent livingPsychologyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Quebec, Canada, the standardized clinical assessments (quasi-mandatory) of older persons receiving public services are compiled into an integrated software. We conducted a descriptive analysis of disabilities and unmet needs in the population receiving services at home. The population receiving at least one public service at home during 1 year (04/2014-03/2015) was studied. Disabilities were evaluated with the 29-item SMAF covering ADLs (7 items), mobility (6), communication (3), mental functions (5), and IADLs (8). Each item was scored on a 5-level scale from 0 (independent) and 0.5 (with difficulty) to 3 (dependent). For each disability item, available resources to compensate for it were evaluated and a handicap score representing unmet needs was indicated. The percentage of persons having unmet needs by items was examined. A total of 129402 users were assessed during the period (80% of the total population). The non-assessed received very few services. Disabilities (score different than zero) were more frequent in IADL disabilities (60–98% of persons for the 8 IADL), followed by ADL (24–85%) and mental functions (37–66%). The unmet needs were globally more frequent in ADL, communication and mental functions. The highest rates of persons with unmet needs were for the items washing with 11.6%, followed by hearing (10.2%), behavior (10.0%), memory (9.9%), walking inside (9.5%) and judgment (8.7%). While the higher rates of disabilities were IADL as expected, the unmet needs were surprisingly high in items related to ADL and mental functions. Planning of the population future services should address these dimensions in priority.

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)0,003
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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