Planification de la restructuration des soins de longue durée: La demande, les besoins et la prestation de soins médicaux prolongés en centre hospitalier à Terre-Neuve-et-Labrador
Bibliographic record
Abstract
La population canadienne est vieillissante. À Terre-Neuve-et-Labrador, les maisons de soins infirmiers et les centres de santé supervisés offrent des soins de longue durée (SLD). Il peut y avoir une disparité entre l'offre de lits pour soins de longue durée et les besoins des clients. Afin de comparer le genre et le taux annuel de clients à la recherche d'un placement en SLD, les cohortes annuelles (N = 1 496) de cinq régions des services de santé provinciaux de Terre-Neuve-et-Labrador ont été comparées en utilisant des mesures objectives d'invalidité. Les besoins des clients ont été évalués à l'aide d'un arbre de décision et la répartition optimale des lits de SLD a été déterminée. Dans les quatre régions, une petite différence a été observée en ce qui concerne le niveau d'invalidité. Toutefois, les clients du Labrador différaient de ceux des régions insulaires en âge, en intensité et en genre d'invalidité. Un arbre de décision a suggéré que le placement optimal était de 7% pour l'hébergement, de 34% pour les soins supervisés, de 17% pour les soins supervisés pour les déficiences cognitives et de 42% pour les soins infirmiers à domicile. À Terre-Neuve-et-Labrador, les SLD en centre hospitalier reposent sur les maisons de soins infirmiers, alors que le principal besoin se situe sur le plan des soins supervisés destinés aux personnes souffrant d'une légère invalidité, avec ou sans déficience cognitive. Afin de restructurer les soins de longue durée, diverses approches sont nécessaires en raison de l'incidence de SLD et des disparités en ce qui a trait à la disponibilité des maisons de soins infirmiers et de lits de soins supervisés appropriés.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".