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Record W1445002327 · doi:10.71781/30900

Influence du milieu d'évaluation sur la réalisation de tâches liées à la préparation de repas auprès de personnes âgées fragiles

2012· dissertation· fr· W1445002327 on OpenAlexfundno aff
Véronique Provencher

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsHumanitiesGerontologyArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le but général de la thèse consiste à mieux connaître l’influence du milieu d’évaluation (domicile vs clinique) sur la réalisation de tâches liées à la préparation de repas auprès de personnes âgées fragiles. La thèse s'articule autour de trois objectifs spécifiques, dont les résultats sont présentés dans le cadre de cinq articles scientifiques. Le premier objectif vise à faire état des connaissances relatives au concept de fragilité en ergothérapie et à l'influence du milieu d'évaluation auprès des personnes âgées fragiles. Dans un premier temps, une analyse critique d'écrits portant sur la fragilité a été effectuée. Les résultats (article 1) démontrent la pertinence du concept de fragilité en ergothérapie, en suggérant qu'une meilleure compréhension de ce concept puisse aider les ergothérapeutes à offrir aux personnes fragiles des soins et services mieux adaptés à leurs besoins. Dans un deuxième temps, une recension des études ayant comparé la réalisation d'activités de la vie domestique (AVD) entre les milieux d'évaluation a été réalisée. Les résultats (article 2) révèlent que les personnes âgées sans déficit cognitif important tendent à offrir une meilleure performance à domicile, plutôt qu'en milieu clinique, lors de la réalisation d'AVD. Quelques facteurs, tels que la familiarité avec l’environnement, contribueraient à expliquer cette différence entre les milieux d'évaluation. Cette recension critique suggère que des résultats similaires puissent être obtenus auprès de personnes âgées fragiles. Le second objectif cherche à comparer la réalisation de tâches liées à la préparation de repas entre les milieux d’évaluation auprès de personnes âgées fragiles. Pour atteindre cet objectif, trente-sept personnes âgées répondant aux critères de fragilité (Fried et al.,2001) ont été évaluées en milieux clinique et domiciliaire suivant un devis contrebalancé au moyen du Assessment of Motor and Process Skills (AMPS) et du Performance Assessment of Self-Care Skills (PASS). Les résultats (articles 3, 4 et 5) concourent, dans l'ensemble, à démontrer une meilleure performance des personnes fragiles lorsqu’elles sont évaluées à domicile. Le dernier objectif a pour but d'identifier les facteurs sociodémographiques,physiques, cognitifs, psychologiques et environnementaux susceptibles d'expliquer la différence entre les milieux d'évaluation. Les résultats de la thèse (articles 3, 4 et 5) tendent à démontrer que le déclin de certaines fonctions exécutives constitue un facteur prépondérant pour expliquer une meilleure performance à domicile. Nos analyses révèlent que d'autres facteurs cognitifs, sociodémographiques, psychologiques, physiques et environnementaux contribuent également, mais de façon moins importante, à la différence observée entre les milieux d'évaluation. Les résultats de cette thèse peuvent aider les ergothérapeutes à mieux distinguer les personnes âgées fragiles susceptibles de présenter une performance différente selon le milieu dans lequel elles sont évaluées et conséquemment, pour qui une visite à domicile devrait être préconisée. Les connaissances générées par la thèse pourraient ultimement contribuer à offrir aux personnes âgées fragiles des services mieux adaptés à leurs besoins, tout en favorisant une gestion efficiente des ressources en matière de santé.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.101

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.062
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0010.006
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.084
GPT teacher head0.424
Teacher spread0.340 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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