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Enregistrement W2770434778 · doi:10.1017/s071498081700040x

A Scoping Review of Physical Rehabilitation in Long-Term Care: Interventions, Outcomes, Tools

2017· review· fr· W2770434778 sur OpenAlexaff
Caitlin McArthur, Jenna C. Gibbs, Ruchit Patel, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου, Paula Neves, Jaimie Killingbeck, John P. Hirdes, James Milligan, Katherine Berg, Lora Giangregorio

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2017
Typereview
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoCentre for Family MedicineResearch Institute for AgingExtendicare (Canada)McMaster UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Les résidents en soins de longue durée (SLD) ont souvent besoin de soins en réadaptation pour maintenir ou améliorer leur état physique fonctionnel. L’objectif de cet examen de portée était de décrire l’envergure des publications concernant la réadaptation physique en SLD jusqu’à ce jour, avec une emphase sur les types d’interventions en réadaptation qui ont été évaluées, ainsi que sur les mesures de résultats utilisées et les outils déterminant l’admissibilité au service. Une recherche structurée a été réalisée dans six bases de données sous licence et dans la littérature grise. Deux analystes ont identifié 381 articles qui ont été triés en utilisant un formulaire qui avait préalablement été testé dans un essai pilote, et les données de ces articles ont été extraites. La plupart des interventions avaient été réalisées et évaluées au niveau des résidents, et consistaient fréquemment en des programmes d’exercices à plusieurs composantes dispensés par du personnel de recherche et des physiothérapeutes. Les mesures les plus couramment rapportées étaient basées sur la performance, les activités de la vie quotidienne et l’humeur. Une lacune importante a été identifiée concernant les connaissances sur la réadaptation en lien avec des objectifs qui soient pertinents pour les résidents, tels que la qualité de vie. Dans les études à venir, il serait important que les caractéristiques des résidents en SLD soit représentatives de la complexité de l’état de santé de cette population; la durée de leur séjour devrait aussi être incluse et différenciée. Les études d’intervention devraient aussi explorer des méthodes de prestation de soins qui soient réalistes et soutenables. Le développement d’outils pour favoriser une meilleure détermination de l’admissibilité aux services est aussi nécessaire pour assurer l’égalité en matière de soins en réadaptation dans l’ensemble du secteur des SLD.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0270,026
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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