Slow Stream Rehabilitation for Older Adults: A Scoping Review
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Au Canada, les personnes âgées présentant des problèmes de santé complexes sont souvent considérées comme inadmissibles aux programmes de réadaptation traditionnels, mais peuvent toutefois bénéficier de soins en réadaptation lente (SRL). Cet examen de la portée apporte une vue d’ensemble sur les publications traitant des SRL offerts aux personnes âgées dans les systèmes de soins de santé à payeur unique. Méthodes : Les articles publiés sur les personnes âgées en SRL par des revues avec comités de pairs et dans la littérature grise ont été analysés de manière systématique. Résultats : Un total de 1 445 documents ont été examinés de manière indépendante par deux évaluateurs [valeur Kappa de Cohen de 0,78 (IC = 0,73, 0,83)], et 18 documents ont été retenus. Les programmes de RSS pouvaient être caractérisés comme multidisciplinaires et leur durée moyenne variait de 30 à 141,2 jours. Les participants ayant reçu des SRL étaient majoritairement de sexe féminin, et leurs moyennes d’âge variaient entre 72 et 82 ans. Ils présentaient de multiples comorbidités et des troubles cognitifs légers ou modérés. Leurs mesures physiques et fonctionnelles se sont améliorées après les SRL. Discussion : Les programmes de SRL présentent un potentiel intéressant et leur intégration au continuum de soins devrait être considérée pour les personnes âgées ayant des antécédents médicaux complexes.
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 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".