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Enregistrement W3009367996 · doi:10.1111/jgs.16394

Increasing Complexity of New Nursing Home Residents in Ontario, Canada: A Serial Cross‐Sectional Study

2020· article· en· W3009367996 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensWomen's College HospitalTrillium Health CentreBruyèreOttawa HospitalUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMinimum Data SetCross-sectional studyDementiaNursing homesMedical prescriptionGeriatricsGerontologyPopulationQuality of life (healthcare)Family medicineNursingEnvironmental healthPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The main objective of the study was to investigate annual changes in the sociodemographic characteristics, morbidity, and functional status of new nursing home residents in Ontario, Canada, between 2000 and 2015. A secondary objective was to develop and assess the quality of an algorithm for ascertaining admissions into publicly funded nursing homes in Ontario using a combination of health administrative data sources that indirectly identifies the residential status of new nursing home residents. DESIGN: Population-based serial cross-sectional study with an accompanying quality assessment study of algorithms. SETTING: Publicly funded nursing care homes in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: The reference standard for the assessment of algorithm performance was 21 544 newly admitted nursing home residents identified from the Resident Assessment Instrument-Minimum Data Set in 2012. The selected algorithm was then used to identify serial cross-sectional cohorts of newly admitted residents between 2000 and 2015 that ranged in size between 14 651 and 23 630 residents. MEASUREMENTS: Sociodemographic characteristics, morbidity, and functional status of new residents were determined upon admission to examine patterns in the cohorts' profiles. RESULTS: The proportion of residents aged 85 years and older increased from 45.1% to 53.8% over 16 years. The proportions of individuals with seven or more chronic conditions (from 14.1% to 22.1%) and with nine or more prescription medications (from 44.9% to 64.2%) have also increased in parallel over time. Hypertension, osteoarthritis, and dementia were the most prevalent conditions captured, with the proportion of incoming residents with dementia increasing from 42.3% to 54.1% between 2000 and 2015. Newly admitted residents were more likely to have extensive physical and cognitive impairments upon admission. CONCLUSION: Admission trends show that new residents were older and had greater multimorbidity and limitations in physical functioning over time. J Am Geriatr Soc 68:1293-1300, 2020.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,296 · 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