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Enregistrement W4390537866 · doi:10.31389/jltc.213

Evaluation of the Impact of the Covid-19 Pandemic on People and Organisations in Long-Term Care Facilities of Catalonia and Proposals for Improving the Care Model: The Resicovid-19 Project

2024· article· en· W4390537866 sur OpenAlexfundno aff
Jordi Amblàs-Novellas, Laura Coll‐Planas, Javier Jerez‐Roig, Daniel López Gómez, Joan Carles Martori, Anna Ramon‐Aribau, Adelina Comas‐Herrera, Pau Moreno‐Martin, Montserrat Solé-Casals, Catuxa Máiz-Mazuela, Montse Masó-Aguado, Xavier Gómez‐Batiste

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaUniversity of Victoria
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Term (time)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Long-term careBusinessNursingMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: During the first wave of the COVID-19 pandemic, it is estimated that around 25% of infected residents in Nursing Homes in Catalonia died, which accounted for more than 50% of total COVID-19 deaths in the region. This devasting impact not only highlights the structural deficits of the long-term care facilities system, but it also provides a unique opportunity to gather evidence to support a redesign of the health and social care models–a redesign that focuses on individuals and their singularities, and is equipped with the staff and infrastructure required to meet their needs. Methods: The ResiCOVID-19 project will include five work packages to assess the impact of the COVID-19 pandemic (from March 2020 to June 2022) on the individuals living in long-term care facilities in Catalonia, their family members, health care workers, and the organisations themselves. In this project, we will develop proposals for improvement and indicators for the long-term care model in Catalonia to better adapt to the current and future needs of people-centred care through conducting a rapid review, analysis of international experiences, retrospective analysis, and a cross-sectional study. The analysis will be conducted both from a quantitative and a qualitative perspective, measuring the impact at a system level as well as at a setting and individual level, including residents, families, professionals, and managers of long-term care facilities. Conclusions: The ResiCOVID-19 project is expected to have a significant impact at different dimensions, including the care model, social and organisational aspects (on professionals and facilities), systemic efforts (both for the healthcare and the social systems), and scientific contributions (providing evidence in a field of limited research in Catalonia).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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