The Power of Population Health Data on Aging and Intellectual and Developmental Disabilities: Reactions of Knowledge Users
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent work in Ontario (Canada) revealed that adults with intellectual and developmental disabilities experience higher rates of frailty and use of aging care services at earlier ages than the general population, and that the subset aged 65+ years is increasing. This paper describes the reaction of knowledge users to study findings and implications for policy and practice. A knowledge transfer webinar was held with nearly 200 people representing different regions of the province, participant types (family members, service providers, decision makers, researchers), and sectors (health and developmental services). Most participants viewed health and developmental services systems as not ready for the aging population with intellectual and developmental disabilities for two main reasons: insufficient cross‐sector expertise and inadequate funding. The need for healthcare, challenged informal supports, lack of services, and the desire for independence were thought to drive higher use of home care among younger adults, while inadequacies within the developmental services sector, challenged informal supports, medical and care needs, lack of community supports, and the need for coordinated cross‐sector services were noted as contributing to admissions to long‐term care. There is a lack of evidence‐based information on aging and intellectual and developmental disabilities. Ongoing access to quality, population‐level data on the number and needs of persons with intellectual and developmental disabilities is needed to improve policies and practices to support aging in the community. Persons working in health and developmental services had a shared understanding of the need for system reform, better collaboration, and integration of resources. Both sectors also viewed admission to long‐term care as particularly problematic. The province‐wide webinar brought together persons with various levels of responsibility from different sectors. Future exchanges should focus on identifying and promoting best practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,397 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».