Common Components of Efficacious In‐Home End‐of‐Life Care Programs: A Review of Systematic Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Multiple randomized controlled trials on in-home end-of-life (EOL) programs, often with multifaceted and varying components, have shown benefits and reduced costs. The objective of this review was to determine which components of these programs are most commonly associated with better outcomes than usual care. MEDLINE, CINAHL, and the Cochrane Library databases were searched from 2003 to 2014 for reviews of studies of in-home programs treating individuals with advanced illness. Original quantitative studies were included from these reviews, and the details of every program that had a significant positive effect on any outcome measured were extracted. Nineteen reviews met the inclusion criteria, from which 40 relevant studies were identified. Thirty unique components emerged from the content analysis of the program descriptions. On average, each program contained 11 components; the six most common were linkage with acute care, multidisciplinary nature, EOL expertise and training, holistic care, pain and symptom management, and professional psychosocial support. Linkage, around-the-clock availability, and customized care planning were most common to the nine interventions for which a significant cost reduction was reported. Efficacious in-home EOL programs comprised multiple components. Knowledge of these features can help inform the design of this care in local contexts that will more likely improve outcomes for individuals in an effective and cost-efficient manner.
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».