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Record W2132043091 · doi:10.1017/s0714980800012824

The State of Evidence-Based Care in Long-Term Care Institutions: A Provincial Survey

2001· article· fr· W2132043091 on OpenAlexaffabout
Julie Richardson, Julie Moreland, Pat Fox

Bibliographic record

VenueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2001
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicClinical practice guidelines implementation
Canadian institutionsMcMaster University
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.490
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.153
GPT teacher head0.392
Teacher spread0.240 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations7
Published2001
Admission routes2
Has abstractyes

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