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Enregistrement W3009587935 · doi:10.1186/s12877-020-1467-6

Developing evidence-based guidance for assessment of suspected infections in care home residents

2020· review· en· W3009587935 sur OpenAlexaffabout
Carmel Hughes, David R Ellard, Anne Campbell, Rachel Potter, Catherine Shaw, Evie Gardner, Ashley Agus, Dermot O’Reilly, Martin Underwood, Mark Loeb, Bob Stafford, Michael M. Tunney

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareHealth Services and Delivery Research ProgrammeEconomic and Social Research CouncilPublic Health AgencyNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineFocus groupInclusion (mineral)Evidence-based practiceNominal group techniqueFamily medicineMEDLINENursingAlternative medicinePathologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this study was to update and refine an algorithm, originally developed in Canada, to assist care home staff to manage residents with suspected infection in the United Kingdom care home setting. The infections of interest were urinary tract infections, respiratory tract infections and skin and soft tissue infection. METHOD: We used a multi-faceted process involving a literature review, consensus meeting [nominal group technique involving general practitioners (GPs) and specialists in geriatric medicine and clinical microbiology], focus groups (care home staff and resident family members) and interviews (GPs), alongside continual iterative internal review and analysis within the research team. RESULTS: Six publications were identified in the literature which met inclusion criteria. These were used to update the algorithm which was presented to a consensus meeting (four participants all with a medical background) which discussed and agreed to inclusion of signs and symptoms, and the algorithm format. Focus groups and interview participants could see the value in the algorithm, and staff often reported that it reflected their usual practice. There were also interesting contrasts between evidence and usual practice informed by experience. Through continual iterative review and analysis, the final algorithm was finally presented in a format which described management of the three infections in terms of initial assessment of the resident, observation of the resident and action by the care home staff. CONCLUSIONS: This study has resulted in an updated algorithm targeting key infections in care home residents which should be considered for implementation into everyday 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 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)0,164
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,429
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1640,429
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0220,008
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0110,009
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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