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Enregistrement W2900448715 · doi:10.1093/geroni/igy023.2647

COMMUNITY-BASED COMPREHENSIVE GERIATRIC ASSESSMENT CLINICAL DECISION ALGORITHMS AND PRACTICE GUIDELINES

2018· article· en· W2900448715 sur OpenAlexaffabout
Haley MacLeod, A DiMillo

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyère
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)GeriatricsOutreachClinical PracticeConsistency (knowledge bases)MedicineMedical educationPsychologyNursingComputer scienceArtificial intelligencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,257
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,257
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0150,009
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0100,008
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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