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COMMUNITY STROKE NAVIGATION DIFFERENT APPROACHES ACROSS ONTARIO, CANADA

2017· other· en· W6927213085 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Stroke (engine)Work (physics)Quality of life (healthcare)Service (business)Best practiceMental healthHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stroke Community Navigation has recently become an integral part of the stroke care system in Ontario putting into action a number of Stroke Best Practice Guidelines, notably supporting stroke clients through transitions and facilitation of community reintegration. Navigators are trained, culturally sensitive, health professionals providing holistic case management to help improve the quality of life. Community Stroke Navigators help to ease the adjustment to post-stroke life for survivors and their families. Navigators increase capacity and performance of the health care system by improving access to much needed services and resources for patients and families. Navigators work to eliminate barriers, provide education, and facilitate connections to services such as transportation, in-home nursing, personal care, adaptive equipment, home modifications, community engagement, as well as physical, occupational and/or mental health therapies at different times along the stroke care continuum as needed. This collaborative presentation aims to provide an overview of the development of three Stroke Community Navigation programs across the province of Ontario with a focus on the successes and challenges navigators face working as part of different models of care such as hospital versus community based approaches and urban versus rural service provision. There will also be discussion on how these programs collaborate with one another as part of a larger national group.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0080,012
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,001

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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