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 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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».