The Use of interRAI Scales Across Healthcare Settings: Building a Bridge Between Evidence and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Equitable and effective service and policy decisions require reliable evidence-based information; interRAI assessments offer objective data across broad health determinants for multiple purposes. This article aims to highlight selected embedded scales and algorithms and illustrate their prevalence across settings using Canadian data. Ten measures are described along with examples of subsequent use in predicting outcomes, adverse events, and resource utilization across diverse populations and jurisdictions. Prevalence rates for nine scales and algorithms were available across home and community care, Long Term Care (LTC), and inpatient settings. Higher rates of disability in function and cognition were seen in LTC and CCC, whereas palliative care has highest prevalence of health instability. Overlaps in key areas suggest the need to provide targeted services irrespective of setting. Overall, this article highlights the potential of scales and algorithms to capture key clinical information across the broader health determinants while minimizing assessment burden.
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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 | 0,269 | 0,395 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».