Dementia case management and risk of long‐term care placement: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of our study is to evaluate the effectiveness of dementia case management compared with usual care on reducing long-term care placement, hospitalization, and emergency department visits for adult patients with dementia. We also sought to evaluate the effectiveness of this intervention on delaying time to long-term care placement and hospitalization. METHODS: We searched electronic databases supplemented by bibliographies and conference proceedings for randomized controlled trials testing the effectiveness of dementia case management in reducing resource utilization in a population of caregiver-care recipient dyads living in the community. We meta-analyzed the risk ratio (RR) and weighted mean differences of long-term care placement and the RR of hospital admissions. Pooled estimates were further stratified by study characteristics and measures of study quality. RESULTS: Seventeen studies were included in the meta-analysis. The overall pooled RR of long-term care placement was 0.94 (95% confidence interval [0.85, 1.03]; p = 0.227) for dementia case management compared with usual care. Stratification by follow-up duration indicated a statistically significant reduction in risk of long-term care placement when follow-up duration was less than 18 months (RR 0.61, 95% confidence interval [0.41, 0.91], p = 0.015). There was no effect of dementia case management compared with usual care for the other outcomes. CONCLUSION: Dementia case management demonstrated a short-term positive effect on reducing the risk of long-term care placement among older people with dementia residing in the community. However, other sources of resource utilization and more extended effects of dementia case management on risk of long-term care placement warrant further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».