COMMUNITY-BASED COMPREHENSIVE GERIATRIC ASSESSMENT CLINICAL DECISION ALGORITHMS AND PRACTICE GUIDELINES
Notice bibliographique
Résumé
The Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) has been suggested as the gold standard for the management of frailty in older people (British Geriatrics Society (BGS) 2014). It is a multi-dimensional process that requires expert clinical judgement and evidence-informed practices in order to gather, synthesize and interpret information of the client’s medical, social, psychological, physical and functional limitations to develop an integrated clinical profile and an individualized care plan (Kay, et al., 2017). Although the domains of the CGA are clearly documented, (Kay, et al., 2017), the intricacies of what to ask within the domains are not. The BGS practice guidelines for managing frailty suggest the need to develop local protocols and pathways of care to help guide assessment and treatment (BGS, 2014). The Regional Geriatric Program of Eastern Ontario’s Geriatric Assessment Outreach Team completed an evidence-based review to develop clinical decision algorithms for 15 domains within the CGA to support a practice that is effective and efficient. This poster will highlight the process and clinical outcomes of the 5-step evidence-based process that was used to develop a interview guide, decision algorithms and practice guidelines for 15 clinical topics for a CGA within a community context. These were developed to increase consistency amongst their interprofessional geriatric assessors and provide a practice framework that supported conscious competent clinical decision making. This poster will also highlight the challenges and opportunities of completing an evidence-based review with the provision of recommendations for other teams interested embarking on this type of clinical journey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,089 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».