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Record W7008939387

Développement et validation d'une classification des résidences privées avec services accueillant des personnes âgées

2012· dissertation· fr· W7008939387 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicFacilities and Workplace Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsValidation testSocial impactResearch methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, près de 120,000 personnes âgées vivent dans plus de 2,000 résidences privées avec services. Ces milieux de vie substituts se présentent sous plusieurs formes, car ils se sont développés, jusqu'à tout récemment, sans aucun contrôle étatique. Il en résulte une importante variabilité dans, par exemple, les services offerts, les ratios de personnel, l'aménagement physique, les critères d'admission et les capacités d'accueil. L'hétérogénéité de ces milieux rend leur représentation et leur comparaison laborieuses, autant pour les professionnels de la santé que pour les personnes âgées et leur famille. Le développement de classifcation est particulièrement utile lorsqu'on souhaite se représenter un ensemble hétérogène, comme c'est le cas des résidences privées avec services accueillant des personnes âgées (RPA). L'objectif général de l'étude est de développer et de valider, à l'aide d'analyses de classification automatisée (ACA), une classification des RPA basée sur des caractéristiques de leur environnement physique et organisationnel. La présente thèse intègre trois articles scientifiques, en lien avec chacun des trois objectifs spécifiques de l'étude. Le premier article détaille la méthodologie et les résultats liés à l'identification des caractéristiques nécessaires à la représentation d'une RPA. Cent soixante-quinze variables ont été identifiées. Le deuxième article décrit le développement d'un questionnaire pour mesurer ces variables, l'étude de la fidélité test-retest du questionnaire ainsi que l'appréciation de sa cohérence interne. Somme toute, le questionnaire de l'environnement physique et organisationnel (EPO) présente de bonnes propriétés métrologiques. Enfin, le troisième article présente de manière détaillée le développement et la validation de la classification. À cet effet, 552 des 1,928 propriétaires de RPA admissibles ont complété le questionnaire EPO afin de fournir les informations nécessaires à la création de la classification. Différentes méthodes d'ACA ont été employées. Trois classifications plausibles ont été soumises à un groupe d'experts composé de huit intervenants cliniques. La classification retenue par ce comité est issue de la méthode hiérarchique de Ward combinée à la méthode non hiérarchique k-means. La classification est composée de cinq groupes de RPA qui se distinguent, entre autres, par les services offerts, la clientèle accueillie et le niveau de support à l'autonomie fonctionnelle. Ces travaux de recherche sont les premiers à regrouper les RPA du Québec en groupes homogènes mutuellement exclusifs sur la base de leur environnement physique et organisationnel. Une fois implantée, cette classification fournira des informations précieuses aux intervenants, aux gestionnaires ainsi qu'aux personnes âgées et leur famille. Elle favorisera davantage de congruence entre les besoins cliniques identifiés, les préférences de la personne âgée et le choix d'une RPA optimale.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.636
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.031
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.247 · 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

Citations0
Published2012
Admission routes1
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