A critical review of published research literature reviews on nursing and healthcare ageism
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To establish how common and impactful nursing and healthcare ageism is and whether proven interventions or prevention methods exist. BACKGROUND: Ageism has been a concern since 1969 when it was first introduced as a concept for social reform. As ageism has been linked to lower quality health services and reduced health care access, it is imperative that healthcare and nursing ageism is prevented or identified and reduced or eliminated. DESIGN: A qualitative narrative review of published research literature reviews using a scoping design to map all published reviews was undertaken. The EBSCO Discovery Service (providing access to articles in 271 databases, including MEDLINE and CINAHL) and Directory of Open Access Journals (providing access to over 9,000 open access journals) were used to find review articles. Using predetermined inclusion and exclusion criteria, and limited by English language and peer-review publications, 12 eligible reviews were identified and information from them was systematically identified, assessed and synthesised. RESULTS: The 12 reviews did not provide clear and convincing information to determine how common and impactful nursing or healthcare ageism is, nor what can best be done to prevent or address it. Although each review had value since research literature was collected and discussed on nursing or healthcare ageism, the array of literature search and analysis methods, and diversity in conclusions reached about the evidence is highly problematic. CONCLUSION: Research literature reviews offering a more balanced perspective and demonstrating greater care in finding and using quality evidence are needed. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: At this point in time, there is no clear understanding of how widespread and impactful nursing or healthcare ageism is, and what can best be done to prevent or address it. Nurses need to be aware that ageism may be common and impactful, and guard against it.
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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 | 0,042 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,011 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».