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Enregistrement W7118066916 · doi:10.1093/geroni/igaf122.4088

ComPASS: A software tool for Care Preference Assessment of Satisfaction in Skilled Nursing

2025· article· en· W7118066916 sur OpenAlexaff
Anthony A. Sterns, Katherine Abbott, Kimberly VanHaitsma, Charles De Vilmorin, Jeffry E. Moore

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensKamloops Art Gallery
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreferenceFormative assessmentDocumentationRating scaleScale (ratio)Baseline (sea)Health careNursing care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The results of the Compass project demonstrate both the feasibility and significant usefulness of digital resident preference assessments for enhancing person-centered care in nursing home communities. Using the scientifically validated Preferences for Everyday Living Inventory (PELI), Compass-21 was created, consisting of 21 targeted questions—16 aligned with MDS Section F and five additional high-priority preferences chosen by staff after reviewing the remaining 56 PELI questions. Focus groups and formative research with administrators and frontline staff revealed that existing paper-based and EHR systems were not dynamic enough and were poorly updated for sharing preference information, which hindered truly individualized care. Compass-21 enabled systematic, real-time documentation and sharing of residents’ preferences and satisfaction. In four nursing home communities, 72 eligible residents (with a Brief Inventory for Mental Status score of 12 or higher) completed assessments of their most important preferences and provided a satisfaction rating for how well each preference was met. The tool produced reports used in care planning meetings, facilitating targeted discussion and improvement efforts. A survey of the reports given to care staff (nursing, social work, activities), family, and residents showed that the reports were helpful (3.9/5.0), understandable (4.44/5.0), and useful (4.16/5.0). Statistical analyses examined the change in preference-congruent care by comparing baseline and 30-day follow-up using repeated measures ANOVA. These results showed positive increases in the number of important preferences that were met, providing a strong basis for expansion and wider adoption across communities.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,395 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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