ACEING THE CARE OF OLDER ADULTS IN HOSPITALS THROUGH INNOVATIVE MODELS OF ACUTE CARE FOR ELDERS
Notice bibliographique
Résumé
At Mount Sinai Hospital, in Toronto Canada, the Acute Care for Elders (ACE) Strategy was conceived as a multi-component intervention incorporating a series of evidence-informed but tailored inter-professional interventions (i.e., ISAR Screening, GEM, ACE Units, HELP, House Calls etc.) to improve the care of hospitalized older adults. Starting from fiscal year 2010/11 onwards, a number of evidence informed interventions were gradually implemented each year in a variety of individual patient settings while also looking to address the important issue of transitions especially between hospital and home. The ACE Strategy links these interventions to create a more seamless, integrated inter-professional and team-based delivery-model spanning the continuum of care Our proposed symposium will explore outcomes related to the implementation of this innovative strategy through four talks: 1) “Establishing the Effectiveness of an Acute Care for Elders (ACE) Strategic Delivery Model” by Dr. Samir Sinha 2) “Measuring the Impact of the GEM Nursing Role in the Emergency Department Setting” by Ms. Nana Asomaning, 3) “Outcomes of a Quality Improvement Intervention to Reduce Unnecessary Urinary Catheter Utilization” by Dr. Richard Norman and 4) “Hospitalization and Place-of-Death Among Homebound Older Adults in a Home-Based Primary Care Program” by Dr. Nathan Stall. The goal of our symposium is to review this innovative strategy for supporting the acute care needs of the elderly. The symposium will conclude with an interactive discussion exploring the facilitators and barriers to the implementation of effective and integrated acute care models for the elderly.
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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 | 0,014 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».