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Enregistrement W2808517125 · doi:10.1177/0840470417743989

Using powerful data from the interRAI MDS to support care and a learning health system: A case study from long-term care

2018· article· en· W2808517125 sur OpenAlexaff
Darly Dash, George Heckman, Véronique Boscart, Andrew P. Costa, Jaimie Killingbeck, Josie d’Avernas

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensConestoga CollegeMcMaster UniversityUniversity of WaterlooImpactResearch Institute for Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadStaffingMinimum Data SetLong-term careHealth careData collectionKnowledge managementNursingBusinessMedicineComputer scienceNursing homes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

interRAI is a non-profit international consortium of clinicians and scientists who have developed the Minimum Data Set (MDS) 2.0 assessment to systematically identify the health status and care plan of residents in Long-Term Care (LTC). However, LTC staff often fail to realize the clinical utility of this information, viewing it as "data collection for funding purposes" and an administrative task adding to the daily workload. This article reports how one research institute and senior living organization work together to use MDS 2.0 and other information to support better care for residents, plan resource allocation and staffing models, and conduct applied research for older Canadians. A multi-level approach is described on how MDS 2.0 provides a robust infrastructure at the individual, team, organizational, and system levels. Long-term care stakeholders can do much more to unleash the full potential of this powerful tool, and other healthcare sectors can take advantage of this approach.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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