Proceedings of the Canadian Frailty Network Summit: Medication Optimization for Frail Older Canadians, Toronto, Monday April 24, 2017
Notice bibliographique
Résumé
Appropriate and optimal use of medication and polypharmacy are especially relevant to the care of older Canadians living with frailty, often impacting their health outcomes and quality of life. A majority (two thirds) of older adults (65 or older) are prescribed five or more drug classes and over one-quarter are prescribed 10 or more drugs. The risk of adverse drug-induced events is even greater for those aged 85 or older where 40% are estimated to take drugs from 10 or more drug classes. The Canadian Frailty Network (CFN), a pan-Canadian non-for-profit organization funded by the Government of Canada through the Networks of Centres of Excellence Program (NCE), is dedicated to improving the care of older Canadian living with frailty and, as part of its mandate, convened a meeting of stakeholders from across Canada to seek their perspectives on appropriate medication prescription. The CFN Medication Optimization Summit identified priorities to help inform the design of future research and knowledge mobilization efforts to facilitate optimal medication prescribing in older adults living with frailty. The priorities were developed and selected through a modified Delphi process commencing before and concluding during the summit. Herein we describe the overall approach/process to the summit, a summary of all the presentations and discussions, and the top ten priorities selected by the participants.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».