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Enregistrement W3215457325 · doi:10.5770/cgj.24.514

Position Statement for Mental Health Care in Long-Term Care During COVID-19

2021· article· en· W3215457325 sur OpenAlexafffundvenueabout
Claire Checkland, Sophiya Benjamin, Marie‐Andrée Bruneau, Antonia Cappella, Beverley Cassidy, David Conn, Cindy J. Grief, Alvin Keng, Julia Kirkham, P. J. Swathy Krishna, Lisa McMurray, Kiran Rabheru, Marie-France Tourigny-Rivard, Dallas Seitz

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensNOSM UniversityUniversity of CalgaryUniversity of TorontoDalhousie UniversityMcMaster UniversityUniversity of AlbertaUniversité de MontréalUniversity of OttawaBaycrest HospitalCanadian Mental Health Association
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésMedicineMental healthLong-term carePosition statementPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careGerontologyGeriatric psychiatryPopulationPsychiatryNursingFamily medicineEnvironmental healthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 has disproportionately impacted older adults in long-term care (LTC) facilities in Canada. There are opportunities to learn from this crisis and to improve systems of care in order to ensure that older adults in LTC enjoy their right to the highest attainable standard of health. Measures are needed to ensure the mental health of older adults in LTC during COVID-19. The Canadian Academy of Geriatric Psychiatry (CAGP) and Canadian Coalition for Seniors' Mental Health (CCSMH) have developed the following position statements to address the mental health needs of older adults in LTC facilities, their family members, and LTC staff. We outlined eight key considerations related to mental health care in LTC during COVID-19 to optimize the mental health of this vulnerable population during the pandemic.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0690,057
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,013

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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