Goal-Based Care Planning in Regional Geriatric Services for Older Persons Living with Frailty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults living with frailty represent a complex group who are increasingly accessing regional geriatric services. Goal-based care planning is the industry standard in the care of older adults, yet few studies illustrate how goal-based care planning is being conducted with this population. Understanding how frailty impacts goal-based care planning in regional geriatric services is key to improving patient care. METHODS: In this "Go-Along" method of data collection, nine observational experiences were conducted, nine responses from the Interprofessional Role Shadowing Tool were obtained, and eight responses to follow-up questions were received. Open coding of the data was performed retrospectively, and indexed themes were identified. RESULTS: Although the Geriatric Clinicians indicated that goal-based care planning and frailty were central to practice, the observations indicated no clear process to patient-centred goal-setting or frailty identification in practice. The results infer a gap between theoretical knowledge and practical application. CONCLUSIONS: A clear process to goal-based care planning in interprofessional geriatric services is needed. This objective requires practical education that emphasizes the skills necessary to implement goal-setting within unique, interprofessional care environments. Further research is necessary to establish if frailty identification is necessary in goal-based care planning, or if a patient-centred approach is more advantageous in practice.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».