TRANS-DISCIPLINARY RESEARCH IN FRAILTY TO ACHIEVE HEALTHY AGEING
Notice bibliographique
Résumé
The benefits of recognizing frailty and addressing the syndrome sooner rather than later range from a healthier older population to reduction in the demand on clinical health services, to a better quality of life for older people, that is more productive, enjoyable activity with more confidence. The National Health and Medical Research Council of Australia has funded a Centre of Research Excellence (CRE) for five years in the health services category to address the ‘silent’ public health issue of frailty. This ‘global’ CRE provides the platform for a diverse team of researchers to collaborate and engage with key stakeholders with the mission of developing and conducting innovative, high quality and trans-disciplinary frailty research with one goal in mind: to prevent and better manage frailty so that people can achieve ‘Healthy Ageing’. This CRE brings together clinician researchers from geriatric medicine, general practice, rehabilitation medicine, orthopaedics, pharmacy, nursing and allied health together with research experts in knowledge translation, economics, demography and geography. The four broad aims of this Frailty CRE are to: a) define the extent of frailty and inform health service policies; b) develop and test a new health economics model for frailty; c) test the implementation of a screening pathway to support early risk identification in general practice; and d) develop and test interventions to treat older people at risk for frailty in the community. As a direct result of our research, we hope to influence the development of innovative and translatable models of care.
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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 | 0,068 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».