Health Care Services Use in Assisted Living: A Time Series Analysis
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cet article décrit le modèle réglementaire de la Colombie-Britannique pour l’aide à la vie autonome et était basée sur une analyse des séries chronologiques qui a examiné l’utilisation individuelle des services de soins de santé avant et après leur arrivée en résidence-services. Les 4 219 résidents étudiés dans résidences assistées étaient vieilles et surtout des femmes, 73 pour cent d’entre eux ayant une ou plusieurs principales maladies chroniques. L’utilisation des services de soins de santé a eu la tendance à augmenter avant le passage à la vie autonome, de diminuer au moment du déménagement (notamment pour les médecins généralistes, les médecins spécialistes, et les soins actifs), et de rester faible au cours des 12 mois de la période suivie. Ces effets positifs apparents ne sont pas insignifiantes; la cohorte de 1 894 résidents de la vie assistée utilisaient moins de 18 000 jours de soins actifs dans l’année après, par rapport à l’année précédente, de leur déménagement. La recherche dans l’avenir devrait examiner si et comment aide à la vie autonome affecte à long terme les voies de soins de santé pour les personnes âgées et, finalement, comment leur fonction et la qualité de la vie sont touchés.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".