Jordanian Nursing Homes: Admission Policy Analysis
Notice bibliographique
Résumé
DESCRIPTION OF PROBLEM SITUATION: Although the elderly have many physical, mental, and psychosocial needs, nursing homes are still a new emergent concept in Jordan. Moreover, the elderly who have access to nursing homes, are often not admitted, based on specific criteria, nor have access to governmental funds. The elderly that are admitted to nursing homes are admitted for a myriad of reasons, such as families’ desires, referrals from the ministry of social welfare due to socioeconomic issues, health issues (i.e. disability), and absence of caregivers (Al-Qudah, 2011). What is lacking in Jordan, is a well-defined admission and screening tool that clearly defines eligibility for nursing home admission POLICY ALTERNATIVE: The policy alternative is leaving Jordanian elderly with special needs in their homes without receiving appropriate care predisposing the elderly to a higher risk of health complications. North Carolina has been chosen as an example of a state that implements a screening tool for admission. RECOMMENDATIONS: The Ministry of Social Development might tailor the NC Medicaid forms (Level I and Katz and MoCA, and Level II of the NC Medicaid screening tool) as an admission screening policy that could be successful in identifying the eligible older adults to admit to nursing homes and receive designated aids from the Jordanian governmental organizations.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».