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Enregistrement W3170419073 · doi:10.31389/jltc.47

Profile of Residents with Mental Disorders in Canadian Long-Term Care Facilities: A Cross-Sectional Study

2021· article· en· W3170419073 sur OpenAlexaffabout
Vahe Kehyayan, Jonathan H. Chen, John P. Hirdes

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLong-term careContext (archaeology)DementiaMedicinePopulationCross-sectional studyGerontologyPsychiatryDiseasePsychologyFamily medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brief Summary: Residents in long-term care facilities in Canada with mental and cognitive disorders have complex care needs. To meet these needs an integrated model of care is recommended. Context: The high prevalence of mental disorders in residents of long-term care (LTC) facilities raises serious concerns for facility operators and staff. These residents have multiple vulnerabilities that facility staff should have the necessary knowledge and skills to properly meet their needs. Objectives: To describe the profile of residents with mental disorders (MD) and Alzheimer’s Disease and Related Dementias (ADRD) in Canadian long-term care (LTC) facilities. Findings: Seventy-six percent of residents had MD (40%) and ADRD (36%). These residents compared to those without such disorders were more likely to be cognitively impaired, manifest aggressive behavior, receive psychotropic drugs, and physically restrained, and less likely to be socially engaged. Strengths and Limitations: The large representative sample was a key strength. The findings add to the knowledge about the profile of LTC residents. The cross-sectional design of the study limits the findings to the population studied. Implications: Residents with MD and ADRD compared to those without such disorders are highly vulnerable because of their double burden of mental and physical comorbidities. Their profile may be of interest to LTC facility operators, clinicians, and policy makers about their complex care needs. Our findings raise awareness of the need for trained LTC facility staff for knowledge and skills in psychogeriatric conditions to assess, plan, and implement appropriate interventions for these residents. Coordinated and integrated models of care with access to psychogeriatric specialists such as psychiatrists or advanced practice nurses will also be of benefit to them.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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