Factors Associated with a Label of Failure to Cope in Older Medical Inpatients: a Case-Control Study*
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The term failure to cope (FTC) is often used to dismissively describe hospitalized older adults. The purpose of this study was to identify the factors associated with receiving a label of FTC. METHODS: Age-matched, case-control study with electronic and paper chart review identifying patient characteristics and admission details. RESULTS: One hundred eighty-five patients 70 years of age or older admitted to a general medicine team over two years: 99 patients with the label of FTC and 86 controls. No patients labelled with FTC came from long-term care. Characteristics associated with a label of FTC included living alone (aOR 3.8, 95% CI 1.9-7.8), falls (aOR 3.8, 95% CI 1.9-7.8), rehospitalization (aOR 3.6, 95% CI 1.7-8.0), and living in an independent dwelling (aOR 2.4, 95% CI 1.0-5.5). A higher number of chronic medications was associated with a lower likelihood of being labelled with FTC (aOR 0.9, 95% CI 0.8-1.0). CONCLUSIONS: The results suggest that FTC is a label based predominantly on social factors and has no role in a medical assessment. The patient's home setting was the key factor in being labelled with FTC, most medical factors did not play a significant role, and a pervasive language of blame was present.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».