A Profile of Residents in Prairie Nursing Homes
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les maisons de soins infirmiers sont devenues des environnements offrant des soins complexes, dont les habitants ont des besoins importants et la plupart souffrent de la démence liée a l’âge. S’appuyant sur les recherches de Hirdes et al. (2011), nous décrivons un profil des résidents dans un échantillon représentatif de 30 maisons de soins infirmiers en milieu urbain dans les provinces des Prairies, en utilisant des données de L’Instrument d’évaluation des résidents/le recueil de données minimum (Resident Assistant Instrument – Minimum Data Set 2.0) de 5 196 évaluations résidents accomplies entre le 1ier octobre et le 31ieme décembre 3011. Les résidents avaient principalement plus de 85 ans, étaient des femmes, et souffraient d’une démence liée à l’âge. Nous avons comparé le soutien et les services connexes des établissements et les caractéristiques des résidents par province, par les modèles du propriétaire-gérant, et par le nombre d’unités dans une installation. Nous avons également constaté que les établissements publics ont tendance à s’occuper des résidents ayant des caractéristiques plus exigeants : notamment, la déficience cognitive, un comportement aggressif, et l’incontinence. Aucune tendance claire n’a été observée reliant le nombre d’unités dans un établissement aux caractéristiques des résidents.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".