A Cross-Sectional Study Comparing Younger and Older Nursing Home Residents in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Specialized care for younger nursing home (NH) residents may be necessary to meet their unique health and quality of life needs; however, key attributes of younger NH residents are poorly understood and limit the development of effective, tailored interventions. This study described differences in clinical and nonclinical characteristics of younger vs. older nursing NH residents. In a retrospective cohort study, we used SPSS and analyzed comprehensive Resident Assessment Instrument – Minimum Data Set (RAI-MDS 2.0) data from NHs in Western Canada, for the period from January 2016 to December 2017. We included all assessments (full and abbreviated) performed quarterly. These findings indicated that younger (age 18-64) vs. older (age >=65) NH residents differed considerably: younger residents were predominately male, single, more obese, more depressed, had higher prevalence of depression, cerebral vascular accident, and hemi- or quadriplegia, and required more assistance in activities of daily living than older residents. The findings will contribute a better comprehension of the characteristics of the younger NH population and how they differ from other residents. The study provides useful information to policymakers, providers, and researchers to guide them in developing tailored policies, programs, and interventions. Also, findings may guide consumers as they plan for long-term care needs of loved ones. Finally, the findings provide a baseline estimate as researchers continue to track the growth of and changes in, the populations served in nursing homes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».