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Enregistrement W3191302067 · doi:10.1093/cid/ciab682

Strengths and Challenges of Various Models of Geriatric Consultation for Older Adults Living With Human Immunodeficiency Virus

2021· article· en· W3191302067 sur OpenAlexaff
Amelia J. Davis, Meredith Greene, Eugenia L. Siegler, Kathleen V. Fitch, Sarah Schmalzle, Alysa Krain, Jaime H. Vera, Marta Boffito, Julian Falutz, Kristine M. Erlandson

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthInfectious Diseases Society of AmericaGilead Sciences
Mots-clésMedicineReferralMultidisciplinary approachGeriatricsHuman immunodeficiency virus (HIV)GerontologyFamily medicineOutpatient clinicGeriatric careNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As care of persons living with human immunodeficiency virus (HIV; PWH) has transitioned from management of opportunistic infections to management of conditions associated with older age, new models of geriatric consultation are needed. The authors, who represent 9 clinics across North America and the United Kingdom, provided their insights on models of geriatric consultation for older PWH. Three models of geriatric consultation are delineated: outpatient referral/consultation, combined HIV/geriatric multidisciplinary clinic, and dually trained providers within 1 clinical setting. A patient-centered approach and the use of expertise across disciplines were universally identified as strengths. Logistical barriers and the reluctance of older PWH to see a geriatric care provider were identified as barriers to implementing these models. Although the optimal model of geriatric consultation depends on a region's resources, there is value in augmenting the training of infectious disease providers to include principles of geriatric care.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeQualitatif
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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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