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Enregistrement W2137600361 · doi:10.1177/0898264305281100

A Systematic Review of Practice Standards and Research Ethics in Technology-Based Home Health Care Intervention Programs for Older Adults

2005· review· en· W2137600361 sur OpenAlexaff
Elsa Marziali, Julie M. Dergal Serafini, Lynn McCleary

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Health · 2005
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityResearch ethicsInformed consentMedicineIntervention (counseling)Health careBest practiceMedical educationInstitutional review boardInclusion (mineral)NursingPsychologyFamily medicineAlternative medicinePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of the review is to assess frequencies of reporting adherence to professional practice standards and research ethics in studies of technology-based home health care programs. METHODS: Key databases were searched to yield 2,866 abstracts that were independently rated by two reviewers using inclusion-exclusion criteria, resulting in 107 articles that were then reviewed for reports of practice standards and research ethics. RESULTS: Issues related to professional practice standards and research ethics were not well reported. When reported, adherence to practice standards included preintervention training, use of intervention protocols, supervision, and mechanisms for risk management. Research ethics most commonly reported were informed consent, REB/IRB approval, and protection of privacy. DISCUSSION: The results raise questions as to whether practice standards and research ethics are addressed sufficiently when health service delivery occurs in technology-based environments. Guidelines for professional accountability in e-health service delivery are needed.

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)0,167
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,467
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1670,467
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,430 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
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

Citations46
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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