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Enregistrement W6939928570 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7086224

Counting what counts: assessing quality of life and its social determinants among nursing home residents with dementia

2024· other· en· W6939928570 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of VictoriaUniversity of ManitobaSt. Francis Xavier UniversityMount Saint Vincent UniversityYork UniversityGood Samaritan SocietyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMinimum Data SetNursing homesQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)PopulationSample (material)Social determinants of healthSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Maximizing quality of life (QoL) is a major goal of care for people with dementia in nursing homes (NHs). Social determinants are critical for residents' QoL. However, similar to the United States and other countries, most Canadian NHs routinely monitor and publicly report quality of care, but not resident QoL and its social determinants. Therefore, we lack robust, quantitative studies evaluating the association of multiple intersecting social determinants with NH residents’ QoL. The goal of this study is to address this critical knowledge gap. Methods We will recruit a random sample of 80 NHs from 5 Canadian provinces (Alberta, British Columbia, Manitoba, Nova Scotia, Ontario). We will stratify facilities by urban/rural location, for-profit/not-for-profit ownership, and size (above/below median number of beds among urban versus rural facilities in each province). In video-based structured interviews with care staff, we will complete QoL assessments for each of ~ 4,320 residents, using the DEMQOL-CH, a validated, feasible tool for this purpose. We will also assess resident’s social determinants of QoL, using items from validated Canadian population surveys. Health and quality of care data will come from routinely collected Resident Assessment Instrument – Minimum Data Set 2.0 records. Knowledge users (health system decision makers, Alzheimer Societies, NH managers, care staff, people with dementia and their family/friend caregivers) have been involved in the design of this study, and we will partner with them throughout the study. We will share and discuss study findings with knowledge users in web-based summits with embedded focus groups. This will provide much needed data on knowledge users' interpretations, usefulness and intended use of data on NH residents’ QoL and its health and social determinants. Discussion This large-scale, robust, quantitative study will address a major knowledge gap by assessing QoL and multiple intersecting social determinants of QoL among NH residents with dementia. We will also generate evidence on clusters of intersecting social determinants of QoL. This study will be a prerequisite for future studies to investigate in depth the mechanisms leading to QoL inequities in LTC, longitudinal studies to identify trajectories in QoL, and robust intervention studies aiming to reduce these inequities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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