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Enregistrement W2908002217 · doi:10.2196/11526

Diabetes, Care Homes, and the Influence of Technology on Practice and Care Delivery in Care Homes: Systematic Review and Qualitative Synthesis

2018· review· en· W2908002217 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Rebecca Mathews, Chris O’Malley, Jennifer M. Hall, Leah Macaden, Sandra MacRury

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachQuarter (Canadian coin)MedicineNursingIntervention (counseling)Health careQualitative researchFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes is increasing in prevalence and complexity in the care home setting, affecting up to a quarter of care home residents. Health outcomes for these residents are impacted by management of the disease, health care professionals (HCPs)' decision-making skills within the care home setting, and access to specialist services. The use of technology has the potential to recognize opportunities for early intervention that enables efficient responsive care, taking a fundamental role in linking the care home community to wider multidisciplinary teams for support. OBJECTIVE: The aim of this paper was to identify evidence that explores factors relevant to the use of technology in and around the care home setting to aid in the management of diabetes. METHODS: Databases searched using a structured prespecified approach included: PubMed, CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), OVID Nursing database, Scopus, MEDLINE, the Cochrane Library, and the King's Fund from 2012 to 2017: handsearching was undertaken additionally for any gray literature. Preferred Reporting Items for Systematic review and Meta-Analysis Protocol was used as protocol with Risk of Bias in Systematic reviews a tool to assess the risk of bias across studies. Studies had to include interventions that combined technology to or from the care home setting to support residents living with diabetes. RESULTS: The combined search strategy identified a total of 493 electronic records. Of these, 171 papers were screened for eligibility, 66 full papers were accessed, and 13 have been included in this study. Qualitative synthesis has identified different strands of research evidence in what and how technology is currently being used in and around care homes to enhance diabetes management. New initiatives and implementations of technology and emerging models of care that included the use of technology have also been included. CONCLUSIONS: By triangulating the perspectives of HCPs, practitioners, specialists, and members of the care home community, the authors anticipate that this review will represent an up-to-date, evidence-based overview of the potential for using technology within the care home setting for diabetes management as well as stimulate research in this area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,385 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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