A scoping review and research synthesis on financing and regulating oral care in long‐term care facilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral health care for frail elders is grossly inadequate almost everywhere, and our knowledge of regulating and financing oral care in this context is unclear. OBJECTIVE: This scoping study examined and summarised the published literature available and the gaps in knowledge about regulating and financing oral care in long-term care (LTC) facilities. METHODS: We limited the electronic search to reports on regulating and financing oral care, including reports, commentaries, reviews and policy statements on financing and regulating oral health-related services. RESULTS: The broad electronic search identified 1168 citations, which produced 42 references, including 26 pieces of grey literature for a total of 68 papers. Specific information was found on public and private funding of care and on difficulties regulating care because of professional segregation, difficulties assessing need for care, uncertainty on appropriateness of treatments and issues around scope of professional practice. A wide range of information along with 19 implications and 18 specific gaps in knowledge emerged relevant to financing and regulating oral healthcare services in LTC facilities. CONCLUSIONS: Effort has been given to enhancing oral care for frail elders, but there is little agreement on how the care should be regulated or financed within the LTC sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».