Utilisation des déterminants du vieillissement en bonne santé pour guider le choix des prescriptions sociales pour les aînés
Notice bibliographique
Résumé
Résumé L’âge de la population canadienne augmente, ce qui nécessite l’utilisation de méthodes et d’outils innovants pour évaluer les besoins des aînés et cerner les pratiques efficaces en matière de prescription sociale et de soins de santé. En Alberta, un organisme communautaire de services aux aînés a entrepris d’élaborer et de tester l’indice des ressources pour un vieillissement en bonne santé (Healthy Aging Asset Index, HAAI), un outil d’évaluation et un guide de prescription sociale utilisable par divers de professionnels au sein de la collectivité. L’outil a été élaboré pour l’évaluation du degré de complexité médicale des cas et pour la pratique du travail social. Il respecte les déterminants du vieillissement en bonne santé du Cadre du vieillissement en bonne santé (Healthy Aging Framework) de l’Alberta, lui-même fondé sur les déterminants du vieillissement en bonne santé de l’Organisation mondiale de la santé. Les résultats du projet pilote montrent que les aînés ont présenté une amélioration de leurs capacités fonctionnelles en lien avec ces déterminants au fil du temps grâce au soutien qu’ils ont obtenu pour surmonter leurs vulnérabilités. L’adoption d’outils comme le HAAI peut favoriser la cohésion des services de soutien offerts aux aînés dans l’ensemble du continuum de soins et pourrait réduire la pression exercée sur le système de santé en permettant d’offrir certains soins au sein de la collectivité, améliorant ainsi la capacité des systèmes de santé et du gouvernement à répondre aux besoins des aînés du Canada.
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 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 | 0,023 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».