Analysis of case management programs for patients with dementia: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People suffering from dementia are particularly vulnerable to the gaps between the health and social service systems. Case management is a professional field that seeks to fill in these gaps and remedy this fragmentation. METHODS: We report the results of a systematic literature review of the impact of case management programs on clinical outcomes and the utilization of resources by persons with dementia. We focused on randomized controlled trials (RCTs) and attempted to identify the factors that might contribute to greater program efficacy. Because the evaluation methods in these studies varied, we used the effect size method to estimate the magnitude of the statistically significant effects reported. RESULTS: Our search strategy identified 17 references relating to six RCTs. Four of these six RCTs reported moderately statistically significant effects (effect size, 0.2-0.8) on their primary end point: the clinical outcome in three and resource utilization in one. Two of the RCTs reported weak or no effects (effect size, <0.2) on their primary end point. Because of the wide variety of the end points used, an overall effect size could not be calculated. Parameters that appear to be related to greater case management efficacy are the integration level between the health and social service organizations and the intensity of the case management. CONCLUSIONS: Integration and case management intensity seem to determine the magnitude of the clinical effects in this new professional field. Further studies are needed to clarify the economic impact.
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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 | 0,010 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».