Characteristics and Components of Medical Group Visits for Chronic Health Conditions: A Systematic Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Chronic health conditions are a major challenge to the health care system. Medical Group Visits (MGVs) are a valuable health care delivery model used in a variety of medical settings and patient populations. We conducted a systematic scoping review of MGV research literature for chronic health conditions to summarize the characteristics and individual components of MGVs in the United States of America and Canada. Design: We followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses scoping review methodology and searched five databases using nine widely used MGV-related terms. Subjects: We included studies conducted in the United States and Canada, whose participants were >18 years old and attended an MGV conducted in a medical setting by a billable health care provider. We excluded groups related to diabetes, pregnancy, and cancer. Results: Of 3777 studies identified, we found 55 eligible studies of which 9 are randomized controlled trials and 46 are observational studies. The majority of studies were conducted in academic medical centers, were observational in design, and recruited patients using physician referrals. The three most frequently studied groups include a combination of several chronic conditions (n = 12), chronic pain conditions (n = 10), and cardiovascular disease (n = 9). Curriculum components included didactics (n = 55), experiential activities (n = 27), and socializing components (n = 12). Didactic areas include (1) medical topics such as symptoms management (n = 27) of which 14 included pain management, and (2) lifestyle/educational component (n = 33) that comprised of talks on nutrition (n = 29), exercise (n = 20), stress (n = 16), and sleep (n = 10). The top integrative medicine (IM) modalities (n = 13) included: mindfulness techniques (n = 8), meditation (n = 6), and yoga (n = 5). Substantial heterogeneity was observed in the recruitment, implementation, curriculum components, and outcomes reported. Conclusion: The MGV is a model of patient-centered care that has captured the attention of researchers. IM modalities are well represented in the curriculum components of MGVs. Further investigation into the components identified by this study, may help in better targeting of group interventions to patients and contexts, where it is most likely to be effective.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».