Understanding Patterns of Care for Older Adults: Data to Action
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveOlder adult population is growing rapidly, the current system is not adequately designed to meet the needs of individuals to live safely and independently in the place of their choice. To understand the variations in care and identify where to intervene, we examined the transitions in care of community-dwelling older adults (COA) leading up to 24-hour assisted living at special care homes (SCH). ApproachWe conducted a retrospective-cohort study using health administrative data from a Canadian province with a long history of comprehensive, longitudinal data. Using process mining techniques, health service utilization of COA, 65 and older, was mapped as a journey rather than independent care events. We examined the common patterns experienced leading up to SCH admission by sequencing transitions between care settings. Consideration was given to geography that the individual resides in and their health status to understand variations. ResultsOverall health utilization patterns revealed predominant reliance on acute care and SCH admissions. However, geographic variations were identified (regions and urban/rural). More than 2000 transition patterns between emergency department, hospital, community, and SCH were observed. ConclusionThe ability for COA to age in place is dependent on the individual, where they live, and the availability of and access to services to meet their needs. To minimize undesirable and early admissions to SCH, a multifaceted, collaborative approach to align community-based supports for COA is required. The results of these analyses will help inform areas in which to focus interventions and serve as a baseline while evaluating impact.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».