Screening for Frailty in Canada’s Health Care System: A Time for Action
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Avec le vieillissement de la population canadienne, la fragilité – avec son risque accru du déclin fonctionnel, la détérioration de la santé, et le décès – devient de plus en plus répandue. La physiologie de la fragilité reflète son origine parmi organes et systèmes multiples. Environ un quart des Canadiens qui sont âgés de plus de 65 sont fragiles, augmentant à plus de la moitié de ceux âgés de plus de 85. Notre système de soins de santé est organisé pour gérer les systèmes mono-organes, ce qui nuit à notre capacité à traiter efficacement les personnes atteintes de troubles multiples et des limitations fonctionnelles. Pour faire face à la fragilité, il faut reconnaître quand elle se produit, accroître la sensibilisation à son importance, développer des modèles holistiques pour ses soins, et générer des meilleures preuves pour son traitement. La reconnaissance de la façon dont la fragilité impacte la durée de vie permettrait l’intégration des objectifs en matière de soins dans les options de traitement. Les différents organisations de soins responsables variées dans le système de soins de santé canadien nécessiteront des stratégies et outils différentes pour évaluer la fragilité. Les changements dans la politique sera essentiels, étant donné la portée et la complexité des défis que pose la fragilité au système de soins de santé comme cela est organisé actuellement.
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 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".