RAI-arviointi ikääntyneiden päihteidenkäytön kartoituksen apuna : päihdepalvelujen tarpeen tunnistaminen ja palveluihin ohjaaminen
Bibliographic record
Abstract
Suomen väestörakenne ikääntyy kovaa vauhtia. Tutkimukset osoittavat, että vuoteen 2030 mennessä yli 65-vuotiaiden osuus Suomen väestöstä ylittää 25 prosentin rajan. Vanhuspalvelulain mukaan hyvinvointialueiden oli otettava käyttöön RAI- arviointivälineistö 1.4.2023 alkaen iäkkään henkilön toimintakyvyn arvioinnissa. RAI- arviointi on väline, jolla selvitetään ikääntyneiden palvelutarpeita kartoittaen heidän sen hetkistä terveydentilaa, toimintakykyä sekä voimavaroja. \n \nOpinnäytetyömme tarkoituksena oli selvittää, miten RAI-arvioinnin avulla voidaan tunnistaa ikäihmisten päihdepalvelujen tarve sekä ohjata ikäihmisiä päihdepalvelujen piiriin. Keräsimme aineiston sähköisen kyselylomakkeen avulla, jossa kartoitimme RAI- arvioinnin riittävyyttä ikäihmisten päihteidenkäyttöä mitattaessa sekä päihdepalveluihin ohjaamisen toteutumista. \n \nTuloksista selviää, että RAI-arviointi ei ole riittävän kattava väline ikääntyneiden päihteidenkäytön arvioinniksi ja usein päihdeongelma jää RAI-arvioinnista huolimatta tunnistamatta. Tulosten mukaan ammattilaisten tieto ikääntyneiden päihdepalveluista ja päihdepalveluihin ohjaamisesta on heikkoa. RAI-arviointi koettiin kuitenkin olevan hyödyllinen työväline päihteidenkäytön puheeksiotossa.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.141 | 0.048 |
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".