Optimizing the interRAI assessment tool in care planning processes for long-term care residents: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In this scoping review, the objective is to chart and report on existing literature regarding how the interRAI assessment tool drives care planning processes for residents in long-term care settings. Introduction: Before COVID 19 pandemic in Canada, there were discussions among care providers and long-term care residents and their care representatives regarding how to improve the quality of care through the use of international resident assessment instruments (interRAI) in long-term care facilities. As many provinces and territories have deployed this digital tool, the provision of quality care in long-term care (LTC) for consistent health outcomes for the residents is still unattainable. Inclusion criteria: This review will incorporate all studies on the use of interRAI in care planning processes for residents aged 65 years and over, in long-term care facilities. English language publications will be an inclusion factor. Excluded from the review are other interRAI assessment suites. Methods: The Joanna Briggs Institute methodology employed includes a three-step search strategy to i) identify keywords from the Cumulated Index of Nursing and Allied Health Literature, ii) conduct a comprehensive search using all of the initial and related keywords found across other selected databases, and iii) screen the titles and abstracts and the full texts review of the articles against the inclusion criteria by two independent reviewers. Extracted data will be presented in a tabular form with a narrative that addresses the review objective. Keywords: interRAI; standardized data; long-term care; care planning
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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 | 0,169 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,014 |
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 ».