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Enregistrement W2732819228 · doi:10.1093/geroni/igx004.3473

ADVANCING HOSPITAL CARE FOR OLDER ADULTS: SCIENCE, POLICY, AND PRACTICE FROM FOUR GLOBAL PARTNERS

2017· article· en· W2732819228 sur OpenAlexaffabout
B.A. Liu

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmUnintended consequencesDeliriumScale (ratio)Quality (philosophy)NursingPsychologyMedicinePolitical sciencePsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For older adults, the benefits of hospital care are often compromised by the experience of hospitalization itself. The complexity of care for older adults increases the risk for adverse outcomes and complicates discharge. Furthermore, existing hospital design and practices – such as immobility, under-nutrition, sleep deprivation, and unfamiliar surroundings – may cause unintended but significant harm. Quality approaches designed to improve the care of older adults in hospital demonstrate improved physical function, lower rates of delirium, fewer discharges to long-term care, and improved satisfaction. Increasingly, research is converging on the recognition that adapting processes across the entire organization is needed to achieve these benefits consistently. This symposium will provide an overview of current knowledge on hospital-acquired disability. Three collaborators will then share their approaches, blending clinical research and implementation science, to develop large-scale programs to advance care for hospitalized older adults. In Ontario, Canada, a provincial Senior Friendly Hospital (SFH) strategy identified priorities for system-wide improvement, evolving into SFH ACTION – an 87-hospital collaborative engaged in quality improvement for senior-friendly care. In the Netherlands, a national Senior Friendly Hospital strategy coordinates development of hospital-broad approaches and directly engages community advisors in the improvement and appraisal process. In Queensland, Australia, a state-wide older person friendly survey has been completed, and the “Eat, Walk, Engage” program continues to spread across sub-acute and acute hospitals. The presenters will describe their unique approaches to a common challenge, and also ways in which they have bridged their geographic distances, finding opportunities to collaborate and share ideas.

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0180,013
Science ouverte0,0030,027
Intégrité de la recherche0,0140,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,427 · 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'étudeSans objet
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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