ASSESSING THE INTEGRATION OF AGE-FRIENDLY DESIGN RESEARCH INTO THE DESIGN OF HEALTH CARE ENVIRONMENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older adults account for roughly 2/3rds of all patient days in hospitals, and more than 90% of days in post-acute care settings. It is not just the care delivered by clinicians that determines outcomes. Different environments – organizational, social, as well as physical – also have significant impacts on a variety of health and well-being outcomes. Great strides have been made over the past two decades in the design of residential and care environments for older adults, and in the research that evaluates these designs. Research has examined these environments at many scales from overall design concepts (for example, the medical model versus residential design approaches) down to details such as the design of supportive handrails and hardware. This presentation will give a brief overview of this research and explore SAGE (Society for the Advancement of Gerontological Environments) Federation’s post-occupancy process for evaluating residential and care environments for older adults, which has been conducted annually for the past 20 years. However, much less focus has been paid to making other healthcare environments, particularly acute care hospitals, more age-friendly. The Island Health system in Vancouver, Canada, set out to change this and designed the Royal Jubilee Hospital to be age-friendly from pre-admission through discharge. The presentation will also explore the process that Island Health used for decision-making, and how this has influenced subsequent new construction.
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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 | 0,061 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».