Implementing the interRAI Check-Up Comprehensive Assessment: Facilitating Care Planning and Care Coordination during the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long-stay home care patients are a large population of older adults with multi-morbidity and frailty. The COVID-19 pandemic posed challenges to executing care coordination and completing in-home assessments due to provincial mandates restricting in-person care. We evaluated the implementation of the interRAI Check-Up Self-Report instrument administered by phone and video. Methods: We report on a mixed-methods study, which involved the collection and analysis of survey and focus group data. Care coordinators from two regions in Ontario who had implemented the Check-Up at least once between March 2020 to September 2021 were recruited via convenience sampling. Results: A total of 48 survey respondents and 7 focus group participants consented to the study. Advantages of completing the Check-Up over the telephone or video call included: reduced travel time, reduced risk of disease transmission, familiarity with the assessment questions, and reduced time spent administering the assessment. Limitations most frequently reported were: the inability to see the living environment, hearing impairments, inability to observe non-verbal responses or cues, language barriers, difficulty building rapport, and difficulty understanding the patient. Conclusions: The Check-Up was advantageous in providing sufficient information to create a care plan when administered over the phone and by video. Implementation of the Check-Up assessment was facilitated by familiarity and alignment with other interRAI assessments. Our results indicate that population characteristics need to be taken into consideration for administration of self-report style of assessments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».