Entering Canadian long-term care with obesity: Exploring initial assessment data
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian population is aging, and rates of obesity are also on the rise. These demographic changes have implications for the long-term care (LTC) system in Canada that need to be better understood, yet little is known about the population with obesity in Canadian LTC. In this thesis, an exploratory analysis of residents newly entering LTC between 2010 and 2020 is provided. Cross-tabulations and chi-squared statistical testing (p≤0.001) were employed to analyze retroactive, consecutive cross-sectional initial assessment data (N=350,348) from the Canadian Institute for Health Information’s (CIHI) Community Care Reporting System (CCRS) to explore the levels of obesity, demographic characteristics (age, sex, primary language, rural or urban previous residency), rates of health conditions, and independence and assistance levels of activities of daily living (ADLs). Over the full study period, the rate of obesity for the population entering LTC was 19%, and 7% entered with at least class II obesity (≥35 kg/m2). Rates of obesity and BMI obesity categories tended to increase incrementally over the course of the study period. Those entering LTC with obesity were more likely to be younger, female, English/French speaking, and arriving from rural areas. Individuals with obesity had lower rates of dementia and higher levels of independence when performing ADLs. They also exhibited higher rates of diabetes and a greater need for two+ person assistance for ADLs. This thesis begins to fill in the gap in our understanding of the population with obesity in LTC, providing a broad picture of the heterogeneous nature of the population, including important differences in health and ADL profiles across the three obesity BMI categories (i.e., classes I-III).
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».