[Aborder les soins préventifs chez les aînés].
Bibliographic record
Abstract
OBJECTIF: Guider les médecins de famille dans l'élaboration de plans de dépistage et de traitements préventifs à l'intention de leurs patients âgés. SOURCES DE L'INFORMATION: Une recension a été effectuée dans la base de données MEDLINE pour trouver des lignes directrices canadiennes sur les soins de santé primaires et les personnes âgées; des lignes directrices, des méta-analyses, des guides de pratique clinique ou des révisions systématiques portant sur le dépistage de masse chez les 80 ans et plus et les aînés fragiles, se limitant à ceux publiés entre 2006 et juillet 2016; et des articles sur les services de santé préventifs à l'intention des aînés et présentant un intérêt pour la pratique familiale ou les médecins de famille, limités à ceux publiés en anglais entre 2012 et juillet 2016. MESSAGE PRINCIPAL: L'estimation de l'espérance de vie n'est pas une science facile ou précise, mais la fragilité est un concept émergent susceptible d'être utile à cet égard. Le Groupe d'étude canadien sur les soins de santé préventifs propose des lignes directrices sur le dépistage du cancer, mais elles sont moins précises en ce qui concerne les patients de plus de 74 ans et il faut donc individualiser les plans de prise en charge. L'estimation des années de vie qui restent aide à orienter vos recommandations concernant les plans de dépistage et de traitements préventifs. Les risques augmentent souvent proportionnellement avec la fragilité et la comorbidité. D'autre part, les bienfaits diminuent souvent à mesure que l'espérance de vie raccourcit. Les plans de prise en charge préventive devraient tenir compte des points de vue du patient et être convenus d'un commun accord. Un moyen mnémonique pour se rappeler des principaux domaines de prévention en soins primaires - CCMF, abréviation pour cancer, cardiovasculaire, mauvais équilibre, chute et ostéoporose, fiche de vaccinations préventives - pourrait se révéler utile. CONCLUSION: Les médecins de famille pourraient trouver utile de tenir compte des éléments suivants lorsqu'ils envisagent une intervention en soins préventifs : l'âge, l'espérance de vie (incluant le concept de la fragilité), la comorbidité et l'état fonctionnel, les risques et les bienfaits du dépistage ou du traitement, de même que les valeurs et les préférences du patient.
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 | 0.008 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.015 |
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".