Optimizing the InterRAI Assessment Tool in Care Planning Processes for Long-Term Residents: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this review was to chart and report on existing literature that discusses how the interRAI assessment tool drives care-planning processes for residents in long-term-care settings. This scoping review was informed by the Joanna Briggs Institute guidelines for scoping reviews and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews guideline. Relevant studies were obtained from databases search of CINAHL (EBSCO), MEDLINE (Ovid), PsycINFO (EBSCO), Academic Search Premier (EBSCO), Embase (Elsevier), ProQuest Nursing and Allied Health Database (ProQuest), Sociological Abstracts (ProQuest), and Social Services Abstracts (ProQuest). Of the 17 included studies, five (29.4%) addressed interRAI's minimum dataset component as a clinical data-collection tool; five (29.4%) addressed interRAI's assessment scales and its clinical-assessment protocols as viable health-assessment tools; four (23.5%) considered interRAI's assessment scales in terms of whether this tool is capable of predicting residents' health risks; one (5.9%) addressed the effects of interRAI's care plans on residents' health outcomes; and the remaining two studies (11.8%) used interRAI's quality-indicator function for both the performance of and improvements in the quality of care. The scoping review finds that there is no substantial evidence that supports the implementation of interRAI care plans for consistent health outcomes.
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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 | 0,149 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».