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Enregistrement W2898864994 · doi:10.14283/jfa.2018.32

Policy and Economic Considerations for Frailty Screening in the Canadian Healthcare System

2018· article· en· W2898864994 sur OpenAlexaffabout
Katherine E. Grimes, Jack Kitts, Bill Tholl, Claire Samuelson-Kiraly, Jonathan I. Mitchell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Frailty & Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensCanadian Medical AssociationCARE CanadaCanadian Literacy and Learning Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careWorkforceMedicineLegislationPer capitaHealth policyRevenueService (business)Economic growthGerontologyBusinessEnvironmental healthFinanceEconomicsPolitical scienceMarketingPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada faces significant policy and economic challenges related to healthcare for frail older adults. Annual per capita healthcare costs for people over age 65 are five times those for people under 65. Flat economic growth and an aging workforce decrease tax revenue, which funds 70% of health spending. Governments are shifting policy to enhance person-centered care and shifting spending from hospitals to primary and community care. Recognizing that frailty and evidence-based frailty screening can contribute directly to reform initiatives, what are the policy and economic considerations, both nationally and internationally, around frailty screening that will benefit patients, families and/or the wider health system? Based on key informant interviews, we present recommendations for approaching policy and economic challenges in frailty through the following healthcare policy instruments: financing, funding, legislation, regulation, technology, interdisciplinary care, person-centered service and health promotion.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0230,007
Communication savante0,0140,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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