Sentinels of the Social geriatric program: implementation in rural areas of network for the identification of seniors at rick secondary to loss of autonomy or cognitve deficits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In a large rural area, isolated seniors rarely consult health services and often come to emergency rooms after severe deterioration. The implantation of “sentinels” in their environment could make it possible to identify them early. Method The AGE Foundation, a charitable organization, in collaboration with the public health services of the Granit region (22,000 p/2731 Km2) in the province of Quebec developed care trajectories, identified caregaps and environments requiring sentinels. The project include the analysis of the implantation and the identified cases Result In 2022, the nurse “navigator” trains 80 sentinels in the use of tracking tools such as AD‐Plus. The sentinels are home care workers and non‐professionals (hairdresser, grocer, municipal agents, etc.) well established in 16 communities. In 9 months they have raised more and more alerts, from 2 to 25 per month for a total of 129. The alerts concerned seniors with an average age of 79, 56 were between 80 and 89 years old and 18 over 90 years old. The majority, 66%, are women. But more importantly, 73% had no follow‐up in the health system before. They required an average of 20 days of targeted interventions, the vast majority of which took place at home. Conclusion Many seniors suffer from loneliness. At the beginning of loss of independence or cognitive impairment, do not consult health services. The “Sentinels” and the Navigator present an effective tracking model.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».