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Enregistrement W4416580899 · doi:10.2196/82262

mHealth as a Key Component of a New Model of Primary Care for Older Adults

2025· article· en· W4416580899 sur OpenAlexvenueno aff
Jean Woo, Ruby Yu, Maggie Wong, Ken Cheung

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyMetric (unit)mHealthReferralPopulationHealth carePrimary careDigital healthComponent (thermodynamics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlabelled: With population aging, an increase in total life expectancy at birth (TLE) should ideally be accompanied by an equal increase in health span (HS), or by a trend in increasing HS/TLE ratio. Hong Kong has one of the longest life expectancies in the world; however, there is a trend of declining HS/TLE ratio, such that the absolute number of people with dependencies is increasing. To address this challenge, the World Health Organization proposed the model of integrated care for older people (ICOPE) that combines both health and social elements in community care, using the measurement of intrinsic capacity (IC) as a metric for monitoring the performance in different countries. The use of technology is essential in achieving a wide coverage of the population in assessing IC, followed by an individually tailored plan of action. This model can be adapted to different health and social care systems in different countries. Hong Kong has an extensive network of community centers, where the basic assessment may be based, followed by further assessments and personalized activities, and referral to medical professionals may only be needed in the presence of disease. Conversely, the medical sector may refer patients to the community for activities designed to optimize the various domains of IC. Such a model of care has the potential to address manpower shortage and mitigate inequalities in healthy aging, as well as enable the monitoring of physiological systems in community-dwelling adults using digital biomarkers as a metric of IC.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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