Use of Community Services by Seniors Before and After an Emergency Visit
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ À l'aide de données provenant d'une cohorte de 1 352 personnes àgées demeurant dans la communauté et ayant visité l'urgence d'un centre hospitalier, nous avons étudié la prévalence (avant la visite à l'urgence) et l'incidence (pendant une période de suivi de six mois) de l'utilisation des services communautaires de santé ainsi que les facteurs reliés à l'utilisation de ces services. Les données ont été recueillies lors d'entrevues à l'urgence et au téléphone lors du suivi. Avant la visite à l'urgence, 59,8 pour cent des patients avaient au moins une incapacité en regard aux activités de la vie quotidienne (AVQ); 16,8 pour cent des patients ayant une incapacité recevaient des services communautaires. Parmi les patients qui ne recevaient pas ces services auparavant, 45,4 pour cent ont développé une nouvelle incapacité pour les AVQ pendant les trois mois suivant la visite à l'urgence; et 23,5 pour cent des patients avec une nouvelle incapacité ont commencé à recevoir des services communautaires. En contrôlant pour l'ampleur des besoms, les patients admis à l'hôpital se sont avérés être plus susceptibles de recevoir des services pendant la période de suivi que ceux ayant reçu leur congé de l'urgence. Il existe probablement de nombreux besoins non comblés pour les services communautaires dans cette population.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".