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Enregistrement W2899192278 · doi:10.14283/jfa.2018.30

Social and Societal Implications of Frailty, Including Impact on Canadian Healthcare Systems

2018· article· en· W2899192278 sur OpenAlexaffabout
Melissa K. Andrew, Suzanne Dupuis‐Blanchard, Colleen J. Maxwell, Anik Giguère, Janice Keefe, Kenneth Rockwood, Philip St. John

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Frailty & Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of ManitobaDalhousie UniversityUniversité LavalUniversity of WaterlooMount Saint Vincent UniversityUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyAction (physics)Intervention (counseling)MedicineSocial policyHealth careSocial determinants of healthCall to actionHealth policyPublic relationsEconomic growthPublic healthNursingPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frailty has many social and societal implications. Social circumstances are key both as contributors to frail older adults' health outcomes and as practical facilitators or barriers to intervention and supports. Frailty also has important societal implications for health systems and social care policy. In this discussion paper, we use a social ecology framework to consider the social and societal implications and impact of frailty at each level, from the individual, through relationships with family and friend caregivers, institutions, health systems, neighborhoods and communities, to society at large. We conclude by arguing that attention to these issues at a policy level is critical. We identify three target actions: 1) Social dimensions of frailty should be systematically considered when frailty is assessed. 2) Action is needed at the level of policies and programs to improve support for caregivers. 3) Policy review across all portfolios will benefit from a social frailty lens.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0140,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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