The State of Evidence-Based Care in Long-Term Care Institutions: A Provincial Survey
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ En Ontario (Canada), on a mené une enquête sur l'importance du recours aux directives cliniques dans les établissements de maladies chroniques et de soins de longue durée et de la prise en compte de l'opinion du personnel en matière de conditions cliniques ou de problèmes reliés au développement des directives de pratique clinique et sur les facteurs qui initient les changements de la pratique clinique. Cinq cent cinquante questionnaires ont été envoyés en deux étapes et 306 d'entre eux ont été retournés. Quarante pour cent des établissements connaissaient les directives fondées sur les résultats mais seulement 21,6 pour cent les utilisaient. Elles sont surtout utilisées par les organismes financés par le gouvernement, plus par les établissements de soins aigus qui disposent de lits pour les malades chroniques et par les centres d'accueil et moins par les organismes qui ne sont pas financés par le gouvernement. Les problèmes cliniques que les organismes jugent les plus importants pour l'élaboration des directives sont les problèmes de comportement, l'incontinence, les problèmes d'alimentation et les problèmes de soins de la peau. Les conclusions du sondage pourront servir à fixer le financement des établissements et à déterminer les cas où il faudra fonder les soins sur les résultats et ceux où l'on dispose de résultats sur lesquels constituer les soins sans toutefois s'y fier et pour comprendre les raisons de cette approche.
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 | 0.007 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 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".