Care Delivery Approaches and Seniors' Independence
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Stimuler l'autonomie chez les gens de plus de 65 ans, dont plus de 80 pour cent éprouvent des troubles médicaux, constitue un défi de taille pour le personnel des politiques, les planificateurs de programme et les prestateurs de services, qui doivent prendre en considération les aspects physiques, sociaux et psychologiques de l'autonomie. Cet article présente une analyse bibliographique systématique et une synthèse rigoureuse de 65 rapports de recherche détaillés sélectionnés à partir de 238 études publicées sur les approches de soins favorisant la promotion de l'autonomie des personnes àgées. Cet article témoigne en faveur des programmes d'exercices et de promotion de la santé pour toutes les personnes âgées, ainsi que de la gestion à domicile des soins de santé et des programmes de prévention des chutes pour les aîné(e)s frêles. De plus, les conclusions soulignent l'importance d'accorder plus d'attention aux politiques sur les appareils accessoires fonctionnels et le besoin d'avoir plus de recherches sur l'efficacité des programmes de santé publique, sur les stratégies de promotion de soins médicaux préventifs et sur les facteurs psychosociaux qui influent sur l'auto-efficacité des personnes âgées.
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 | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".