Collaborative Care for Psychiatric Disorders in Older Adults: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the mode of implementation, clinical outcomes, cost-effectiveness, and the factors influencing uptake and sustainability of collaborative care for psychiatric disorders in older adults. DESIGN: Systematic review. SETTING: Primary care, home health care, seniors' residence, medical inpatient and outpatient. PARTICIPANTS: Studies with a mean sample age of 60 years and older. INTERVENTION: Collaborative care for psychiatric disorders. METHODS: PubMed, MEDLINE, Embase, and Cochrane databases were searched up until October 2016. Individual randomized controlled trials and cohort, case-control, and health service evaluation studies were selected, and relevant data were extracted for qualitative synthesis. RESULTS: Of the 552 records identified, 53 records (from 29 studies) were included. Very few studies evaluated psychiatric disorders other than depression. The mode of implementation differed based on the setting, with beneficial use of telemedicine. Clinical outcomes for depression were significantly better compared with usual care across settings. In depression, there is some evidence for cost-effectiveness. There is limited evidence for improved dementia care and outcomes using collaborative care. There is a lack of evidence for benefit in disorders other than depression or in settings such as home health care and general acute inpatients. Attitudes and skill of primary care staff, availability of resources, and organizational support are some of the factors influencing uptake and implementation. CONCLUSIONS: Collaborative care for depressive disorders is feasible and beneficial among older adults in diverse settings. There is a paucity of studies on collaborative care in conditions other than depression or in settings other than primary care, indicating the need for further evaluation.
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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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».