Notice bibliographique
Résumé
This article is the fifth in a series, Supporting Family Caregivers in the 4Ms of an Age-Friendly Health System, published in collaboration with the AARP Public Policy Institute as part of the ongoing Supporting Family Caregivers: No Longer Home Alone series. The 4Ms of an Age-Friendly Health System (What Matters, Medication, Mentation, and Mobility) is an evidence-based framework for assessing and acting on critical issues in the care of older adults across settings and transitions of care. Engaging the health care team, including older adults and their family caregivers, with the 4Ms framework can help to ensure that every older adult gets the best care possible, is not harmed by health care, and is satisfied with the care they receive. The articles in this series present considerations for implementing the 4Ms framework in the inpatient hospital setting and incorporating family caregivers in doing so. Resources for both nurses and family caregivers, including a series of accompanying videos developed by AARP and the Rush Center for Excellence in Aging and funded by The John A. Hartford Foundation, are also provided. Nurses should read the articles first, so they understand how best to help family caregivers. Then they can refer caregivers to the informational tear sheet-Information for Family Caregivers-and instructional videos, encouraging them to ask questions. For additional information, see Resources for Nurses.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».