Geriatric emergency management nursing in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Do you feel as though the majority of patients you see in the emergency department (ED) are older adults?For many ED health care providers, the impact of the aging demographic in Canada is perceived as immense.While older adults do use ED health services at proportionately higher rates, the average is only about 15% to 25% of ED visits in Ontario.Generally, older adults use ED services appropriately for emergency health situations.The coincident comorbidities and psychosocial issues can make older adult ED patients particularly complex and challenging.In the rapid and dynamic ED environment, these challenges can be overwhelming as ED nurses struggle to meet patients' needs.Because of these challenges, the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care began funding Geriatric Emergency Management (GEM) nursing roles in 2004.The GEM nursing role focused on multi-dimensional aspects to service enhancement based on the Canadian Nurses Association advanced practice nursing framework (Canadian Nurses Association, 2002).Since the inception of the GEM role in 2004, there are now more than 30 GEM nurses within the province.Prior to GEM nursing in Ontario, there were pioneer researchers in GEM such as Dr. Jane McCusker from Montreal and Dr. Lorraine Mion from Cleveland.Their work helped to build a foundation for enhancing care of older adults in the ED setting and using the ED visit as an opportunity to assess and plan with older adults.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».