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Enregistrement W2898825519 · doi:10.14283/jfa.2018.29

Implementing Frailty Measures in the Canadian Healthcare System

2018· article· en· W2898825519 sur OpenAlexaffabout
Darryl Rolfson, George Heckman, Sean M. Bagshaw, Deirdre A. Robertson, John P. Hirdes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Frailty & Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensAlberta Health ServicesResearch Institute for AgingUniversity of WaterlooAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationHealth careMedicineAppealVulnerability (computing)GerontologyNursingMedical educationComputer scienceComputer securityPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian healthcare is changing to include individuals living with frailty, but frailty must be better operationalized and better framed by sound data standards and policy. Frailty results from deficit accumulation in multiple body systems, with exaggerated vulnerability to external stressors. A growing consensus on defining frailty sets the stage for consensus on operationalization and widespread implementation in care settings. Frailty measurement is not yet integrated into daily clinical practice in Canada. Here, we will present how this integration might occur. We hope to demonstrate that implementation must appeal to inter-professional practice needs in different settings or circumstances. In some settings, methods for frailty case finding are expected to evolve as deemed to be most appropriate to the front-line users. In this "hands-off" approach, care providers, supported by emerging knowledge translation on frailty operationalization, would be informed by their setting and local practices to establish patterns of ad hoc case finding and component definition of frailty. This more nimble case finding strategy would be opportunistic, and would appeal to expert clinicians and self-directed teams who emphasize an individualized health care experience for their patients. In other settings, we can shape frailty case finding by building care algorithms around existing standardized practices and data repositories, leading to a systematic application of frailty measures and a more coordinated process of component definition and care protocols. Here, recommended instruments and data standards must be endorsed by health networks locally, provincially and nationally. The interRAI suite of assessment instruments has pan-Canadian standards in place and its pervasiveness makes it the most obvious starting point, especially in home care and long-term care. We anticipate the evolution of an integrated model informed by stakeholders and settings, where policy makers focus on system supports for frailty case finding, while front-line clinicians use case finding strategies to pinpoint and act on key frailty components.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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