Abstract WP408: Tacls: Taking Action for Optimal Community and Long Term Stroke Care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In Canada, approximately 12% of acute stroke patients are admitted to long-term care (LTC; or residential aged care) facilities following an acute stroke event. An additional 20-30% of patients are discharged home from hospital with referral for community-based homecare. Training programs for health care providers in these settings is variable and at times inconsistent with best practices. Internationally, focus is now shifting from a predominant inpatient acute care focus, to one encompassing ongoing care and support in the community for people living with stroke. In 2015, an educational resource called Taking Action for Optimal Community & Long Term Stroke Care (TACLS) was launched across Canada to ensure the appropriate knowledge and skills of front line care providers for stroke survivors in community and LTC facilities; the focus of this resource is on rehabilitation and recovery. Methods: The purpose of this interactive session is to introduce the TACLS resource and to engage health professionals in an examination of current international community based rehabilitation and recovery programs. The discussion/workshop will allow participants to examine, compare and contrast components of the TACLS program with programs being developed or offered elsewhere. Results: As health care providers helping stroke survivors live well and longer means investing in the use of best practice tools and resources that fit the local context and organizational practices. Bringing together international opinions and observations around post-stroke community care will allow cross-collaboration and inter-professional networking opportunities that ultimately will benefit patients living with stroke in community based settings. Discussion: As care shifts from hospital to community based settings, the importance of tools available to support stroke survivors in this area of the care continuum is essential. In Canada, utilizing the HSF education resource (TACLS) provides information to support community based health care providers working with people who have had a stroke in helping them achieve optimal outcomes, regain their best level of functioning, and live meaningful lives.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,023 |
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 ».