Predictors of Nursing Home Placement from Assisted Living Settings in Canada
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude visait à évaluer l’incidence de placement dans un établissement de soins de longue durée (SLD) et d’identifier les facteurs prédictifs de placement résidentiel et d’installation parmi résidents âgés dans établissements aidant à la vie autonome en Alberta, au Canada. 1,086 résidents de 59 installations en Alberta ont été inclus. Infirmières de recherche ont effectué des évaluations de résidents interRAI-AL et ont interrogé les aidants familiaux et les administrateurs. Les prédicteurs de placement ont été identifiés avec des modèles de risques proportionnels de Cox multivariés. L’incidence cumulative SLD de l’admission était de 18,3 pour cent en 12 mois. Le risque de placement a augmenté significativement pour les résidents âgés et ceux avec des relations sociales médiocres, peu d’implication dans les activités, la dépreciation cognitive et/ou fonctionnelle, l’instabilité de la santé,une histoire des chutes et des hospitalisations récentes/visites à l’urgence, et l’incontinence urinaire sévère. Une diminution du risque de placement a été montré pour les résidents de grandes établissements avec une infirmière autorisée et/ou une infirmière auxiliaire autorisée disponible 24 heures par jour et un médecin de premier recours affilié. Nos résultats font ressortir les domaines cliniques et politiques ou des interventions ciblées peuvent retarder les admissions SLD.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".