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Enregistrement W2963423799 · doi:10.1017/s0714980819000205

Assessing the Quality of Care Provided to Older Persons with Frailty in Five Canadian Provinces, Using Administrative Data

2019· article· fr· W2963423799 sur OpenAlexafffundabout
Cynthia Kendell, Beverley Lawson, Joseph H. Puyat, Robin Urquhart, Arminée Kazanjian, Grace Johnston, Sharon E. Straus, Pierre Durand, Lucille Juneau, Alexis F. Turgeon, France Légaré, Michèle Aubin, Louis Rochette, Anik Giguère

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalThe Quebec Population Health Research NetworkDalhousie UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Frailty NetworkGovernment of Canada
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous avons examiné la qualité des soins fournis aux personnes âgées fragiles dans cinq provinces canadiennes à partir de données administratives sur la santé. Dans chaque province, nous avons considéré les personnes âgées fragiles en fonction de deux cohortes : les personnes décédées et les personnes vivantes. Des règles de décision ont été utilisées pour déterminer quelles personnes étaient frêles, soit celles résidant en établissement de soins de longue durée, qui étaient en phase terminale ou dont le profil correspondait à deux des sept domaines identifiés. Ces domaines étaient fondés sur des échelles de fragilité, des discussions avec des gériatres et des indicateurs d'utilisation des services de santé. Nous avons évalué la qualité des soins à l'aide des indicateurs de qualité suivants : diminution de la durée de l'hospitalisation, diminution du nombre de réadmissions à l'hôpital, diminution du nombre de visites à l'urgence, augmentation de la continuité des soins fournis par un médecin de famille, diminution de l'utilisation de la ventilation mécanique et diminution du nombre d'admissions aux soins intensifs. À l'aide d'analyses de régression, nous avons également constaté que le sexe masculin et l'âge avancé étaient associés à une moins bonne qualité de soins dans les deux cohortes. Cette étude fournit des données de base qui permettront d'évaluer les futurs efforts visant à améliorer la qualité des soins offerts aux personnes âgées fragiles. We examined the quality of care provided to older persons with frailty in five Canadian provinces, using administrative health data. In each province, we identified two cohorts of older persons with frailty: decedents and living persons. Using decision rules, we considered individuals to be frail if they were long-term care residents, terminally ill, or met at least two of seven domains, which were based on frailty scales, geriatrician discussions, and health service utilization indicators. We assessed quality of care using selected quality indicators: decrease in length of hospital stay, decrease in the number of in-patient readmissions, decrease in the number of emergency department visits, increase in the level of family physician continuity of care, decrease in the use of mechanical ventilation, and decrease in the number of admissions to intensive care. Using regression analyses, we also found male sex and older age were associated with poorer quality of care in both cohorts. This study provides baseline data for evaluating future efforts to improve the quality of care provided to older persons with frailty.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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