Notice bibliographique
Résumé
Globally, the number of older people with multiple chronic conditions (MCCs) has increased dramatically in the past decades. It is not unusual for an 80-year old to be diagnosed with five or six conditions, each treated with multiple medications and complex therapeutic regimens. While some countries have developed innovative policies and programs designed to improve the lives of people with MCCs, other countries are just beginning to respond to these challenges. Typically, the onus is on individuals and families to manage the demands of MCCs. Yet knowledge about how people manage MCCs, what supports enable people with MCCs to cope effectively, and what role medical practitioners should play is unclear. This symposium includes presentations from scholars in Bulgaria (Stanimir Hasardzhiev), Canada (Walter Wodchis), Italy (Alessandra Marengoni), Lithuania (Rokas Navickas), and the United States (Maureen Wilson-Genderson & Allison Heid). Presenters will discuss the number of older people with MCCs, how older people cope with MCCs, the association between onset of MCCs and outcomes, the effects of social support on MCCs, the importance of person-centered care in the context of MCCs, the economic costs of MCCs, and responses of global health care systems in addressing the needs of people with MCCs. Discussant Cynthia Boyd will highlight the similarities and differences in the work of these international scholars, examine how findings can build on one another, and suggest how research can be used to change the way care is provided to older people, thereby improving the lives of older people with MCCs worldwide.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».