MAKING THE TRANSITION FROM RESIDENTIAL LONG-TERM CARE (RLTC) BACK TO THE COMMUNITY
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research is to examine clinical (e.g., older adult’s physical wellbeing) and system-level (e.g., use of community-based services) outcomes related to older adults’ transition from RLTC back to the community. This study is a longitudinal design and uses data from the RAI MDS 2.0 from a cohort of older adults residing in RLTC in one health region in British Columbia, Canada. The purpose of this presentation is to report findings on the application of an algorithm designed to identify older RLTC residents who might be candidates for a transition back to the community. The algorithm was evaluated on a cohort of older adults who had been discharged from RLTC (N=3,859) between the years 2010 and 2014. A small percentage of these residents (n = 102) had been transitioned back to the community, whereas non-transitioning residents (n = 3,757) either moved to another RLTC or died. Statistically significant differences were observed across several variables; compared to non-transitioners, transitioners were younger, had been in RLTC for shorter durations, and were more likely to express a preference to return to the community and to have a support person who was positive about the transition. An ROC analysis of the algorithm disclosed a significant area under the curve (c = .767, p < .001). These findings suggest that a small portion of older adults could transition back to the community. This has important implications for the development of policies that ensure appropriate and accessible health services in the community.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».