Using Comprehensive Geriatric Assessment in Identifying Care Goals and Referral Services in a Frailty Intervention Clinic
Notice bibliographique
Résumé
The proportion of older adults and frail adults in Canada is expected to rise significantly in upcoming years. Currently, a considerable number of older adults do not actively participate in developing their own care plans; prior research has indicated several benefits of patient engagement in this process. Thus, we conducted a mixed methods study that examined the prevalence of rehabilitation goals and identified these for 305 community dwelling older adults referred to a frailty intervention clinic utilizing Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) between 2014 and 2018. Top patient concerns included mobility (84%), services, systems, and policies (51%), sensory functions and pain (50%), and self-care or domestic life (47%). The most common referrals or recommendations for patients included further follow-up with a physician or specialist (36%), referral to an onsite falls prevention clinic (31%), and medication modifications (31%). Based upon these findings, we recommend greater utilization of CGA within a team-based approach to improve patient care by allowing for greater collaboration and shared decision-making by health-care providers. Moreover, CGA can be an effective tool to meet the complex and unique health-care needs of frail patients while incorporating patient goals. This is vitally important considering the predicted growth in the population of frail and/or older patients, as well as the current challenges and shortfalls in meeting the health-care needs of this population.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».