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Enregistrement W3032371009 · doi:10.1515/jtm-2020-0020

Transition readiness measures for adolescents and young adults with chronic health conditions: a systematic review

2020· review· en· W3032371009 sur OpenAlexafffund
Sarah Parfeniuk, Kristin Petrovic, Peggy Lynn MacIsaac, Karen Cook, Gwen R. Rempel

Notice bibliographique

RevueJournal of Transition Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research InstituteAthabasca University
Mots-clésSystematic reviewData extractionMEDLINEGrey literaturePsychologyHealth careBest practiceMedicineFamily medicineGerontologyMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Transition from pediatric to adult healthcare for adolescents with chronic health conditions has emerged as a critical period influencing health outcomes. Suitable transition readiness measures are necessary to facilitate effective planning. Currently, there is little consensus about well-validated transition readiness measures. The purpose of this systematic review was to identify best practices in transition readiness measurement for adolescents and young adults with chronic health conditions. Data sources Academic databases searched included PubMed, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Google Scholar and Athabasca University Library’s Discover. Study selection Articles were included that discussed the development and psychometric properties of transition readiness measures for adolescents and young adults (11–25 years) with chronic health conditions and/or that utilized a previously developed measure. Data extraction The primary and secondary reviewers extracted data from the selected articles as per the data extraction tool developed for this review. Results Forty-eight articles, representing 19 tools, were included in the review. Ten of the tools were disease-specific; nine were disease-neutral. According to the Cohen criteria, eight measures were “well-established assessments”. The Transition Readiness Assessment Questionnaire was deemed the best measure of transition readiness available. The literature search included only articles published in peer-reviewed journals; measures nearing completion or awaiting publication were not included. In addition, only English manuscripts were included, many from North America. Conclusions Despite national practice guidelines and ongoing policy development, there is slow movement towards achieving a gold standard or best-practice measure of transition readiness.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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