The Geriatrician-Led Comprehensive Geriatric Assessment Across Healthcare Settings: an Economic and Qualitative Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, the number of older adults aged ≥65 years is expected to grow from 7.0 million in 2021 to 10.7 million in 2040. Older adults often have complex medical needs that are best managed using a comprehensive geriatric assessment (CGA). Although the CGA can be conducted by various health providers, geriatricians are specially trained to provide this intervention across different healthcare settings, such as acute care, community clinics, rehabilitation and long-term care. However, the number of geriatricians in Canada are limited, with 0.57 geriatricians per 10,000 older adults in 2019. With a limited workforce, it is necessary to identify ways to optimize the use of geriatricians. Preliminary findings from a network meta-analysis suggested that a geriatrician-led CGA has different effectiveness in different settings. The primary objective of this thesis was to determine the cost-effectiveness of a geriatrician-led CGA in different healthcare settings (study 2). Other objectives included determining: (i) the effectiveness and pooled event rates in the geriatric rehabilitation setting (study 1), the latter of which was used in the cost-effectiveness study; and (ii) the acceptability and feasibility (including barriers and facilitators) to implementing the geriatrician-led CGA in the cost-effective settings (study 3). In study 1, a systematic review and meta-analysis demonstrated that geriatric rehabilitation in the inpatient and day hospital settings was effective in reducing mortality, reducing long-term care home admission, and improving functional status. In study 2, a cost-effectiveness microsimulation model determined that the combination of acute care and rehabilitation was undominated for conducting a geriatrician-led CGA, with an option to add the community clinic setting if resources permitted. In study 3, a qualitative study using one-on-one interviews with patients, care partners, physicians and health administrators demonstrated that the geriatrician-led CGA was acceptable and valuable in all settings, with divergent views on whether the acute care or community clinic setting was most important for geriatricians to staff. Barriers to implementing a CGA were generally due to resource limitations. Overall, this thesis offers a strategy to preferentially staff geriatricians in certain healthcare settings in the context of a national geriatrician shortage to make our system efficient and sustainable.
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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 | 0,105 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».