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Enregistrement W7117314286 · doi:10.1017/s0714980825100391

Aging-in-Place (Vieillir Chez Soi, VCS) in a Seniors’ Residence: Co-Development, Implementation, and Evaluation of a Care Approach to Delay Transitions in Long-Term Care

2025· article· en· W7117314286 sur OpenAlexafffund
Mireille Gagnon-Roy, Sarah Rahimaly, Monia D’Amours, Nathalie Delli-Colli, Didier Mailhot-Bisson, Bessam Abdulrazak, Mélanie Bourassa Forcier, Chantal Viscogliosi, Johanne Queenton, Véronique Provencher

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration PubliqueHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesInstitute of AgingFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAssisted livingResidenceFocus groupLong-term careActivities of daily livingIndependent livingPersonal careMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many older adults living in a seniors' residence (SR), especially those living with dementia, will have to be relocated in long-term care (LTC) despite the negative impact of these care transitions on physical and psychological well-being. Using a living lab methodology and focus group methods, a care approach was co-developed in collaboration with a SR and public home care services, to promote aging-in-place and delay relocations in LTC. Outcomes were assessed using Interrupted Time Series Analysis. Integrating best practices like staff training, care reorganization, personalized care based on the residents' life stories, and stronger collaborations with the home care services, this approach allowed older adults with higher assistance needs to remain within their home. Relocations to LTC were delayed by approximately 3 months. Ultimately, aging-in-place was found to be relevant in providing evolving care to older adults living in a SR, though further studies are needed to document its financial impact.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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