Survey and Interview Findings of an Environmental Scan of Perioperative Geriatric Models of Care in Canada*
Notice bibliographique
Résumé
Background: Best practice recommendations support the implementation of perioperative geriatric care models that tailor to the specific needs of older adults undergoing surgery. The objective of this study was to describe the current proactive perioperative geriatric programs and pathways in Canadian hospitals. Methods: A survey of geriatricians, surgeons, and anesthesiologists practicing in Canada combined with phone interviews of a subset of participants were used to determine characteristics of perioperative geriatric pathways or programs including eligibility, team composition, and intervention elements. Results: Analysis of 132 survey respondents and 24 interviews showed 47% (40 out of 85) of hospitals described had elements of a perioperative geriatrics program and 20% had two or more elements. Eleven themes emerged including: how perioperative geriatric care programs built geriatric competencies in other health-care providers; geriatric assessment identified risks not captured in standard perioperative risk assessment; perceived value for patients and the health-care team; delirium prevention was addressed; most programs were reactive; most programs were informal; virtual care may be used to meet demand; successful implementation required system buy-in with collaboration across subspecialties; mechanisms to drive improvement were accountability and data evaluation; few clinicians with geriatric expertise; and other priorities limited program implementation. Conclusions: There were few hospitals in Canada with perioperative geriatric care models and even fewer with elements spanning the entire perioperative pathway. Strengths, weaknesses, opportunities, and threats to inform the implementation and sustainability of perioperative geriatric care in the Canadian context were identified in this national environmental scan.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».