MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2011343705 · doi:10.1177/1077558706290941

The Effectiveness and Efficiency of Home-Based Nursing Health Promotion for Older People: A Review of the Literature

2006· review· en· W2011343705 sur OpenAlexafffund
Maureen Markle‐Reid, Gina Browne, Robin Weir, Amiram Gafni, Jacqueline Roberts, S. Henderson

Notice bibliographique

RevueMedical Care Research and Review · 2006
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityMinistry of Health and Long Term Care
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareMcMaster UniversityCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésPsychological interventionHealth promotionNursingMedicinePromotion (chess)Intervention (counseling)Nursing homesQuality of life (healthcare)GerontologyAffect (linguistics)Mental healthRandomized controlled trialDiversity (politics)PsychologyPublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the large potential role that community nurses have in providing individualized health promotion to older people, there is a lack of consensus in the literature regarding this role's effectiveness and efficiency. This article presents a literature review and synthesis of 12 randomized controlled trials selected from 344 published studies on preventive home visitation programs for older people. The findings suggest that a diversity of home visiting interventions carried out by nurses can favorably affect health and functional status, mortality rates, use of hospitalization and nursing homes, and costs. Further research is needed that focuses on the outcomes of quality of life, mental health, social support, caregiver burden, the acceptability of intervention, and specific subgroups of clients who benefit most. Findings also indicate the need for a theoretical foundation, increased emphasis on health-promotion strategies, and more research using a more complete economic evaluation to establish efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,482 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations150
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Care Research and ReviewMême sujetHealth and Wellbeing ResearchTravaux en français237 207