The 12 Ds of geriatric medical-psychiatry: A new format for geriatric case presentation
Notice bibliographique
Résumé
Background : We present a new format for geriatric case presentation called the 12 Ds of Geriatric Medical-Psychiatry that facilitates an integrated discussion of both the physical and mental health issues that pertain to any geriatric patient. The format can be used to replace or to complement traditional medical model case presentation and can also be used as a teaching aid to provide the parameters for a holistic view of the geriatric patient. Methods : We developed the 12 Ds of Geriatric Medical-Psychiatry for case presentation by modifying the SBAR (situation, background, assessment, recommendations) with 12 clinical considerations that apply to any geriatric patient. Following implementation of the 12 Ds of Geriatric Medical-Psychiatry case presentation in our integrated team of geriatric medicine and psychiatry healthcare providers, we successfully used the 12 Ds model to present more than 180 patients and found the model easy to use and well received by learners and colleagues. Conclusion: The 12 Ds of Geriatric Medical-Psychiatry provides a comprehensive format to discuss the pertinent issues facing geriatric patients. When used in an SBAR format, it appears to be an efficient means for integrated case presentation and/or can be used as a tool for teaching and understanding a holistic view of complex geriatric cases.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,019 |
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 ».