Transitional Care Interventions for Youth With Disabilities: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Transition from the pediatric to the adult health care system is a complex process that should include medical, psychosocial, educational, recreational, and vocational considerations. OBJECTIVE: In this systematic review, we aim to synthesize the evidence on transitional care interventions (TCIs) to improve the quality of life (QoL) for adolescents and young adults with childhood-onset disabilities, including neurodevelopmental disorders. DATA SOURCES: Four electronic databases (Medline, Embase, PsycINFO, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature) were searched. STUDY SELECTION: In the included studies, researchers examined TCIs for adolescents and young adults (12-24 years of age) with childhood-onset disabilities. Studies were experimental, quasi-experimental, and observational studies published in the last 26 years. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently completed study screening, data extraction, and risk-of-bias assessment. RESULTS: Fifty-two studies were included. Five studies reported on QoL, but statistically significant improvements were noted in only 1 of these studies. Significant improvements were also found in secondary outcomes including disability-related knowledge and transitional readiness. TCIs targeted patients, families and/or caregivers, and health care providers and exhibited great heterogeneity in their characteristics and components. LIMITATIONS: Inconsistent reporting on interventions between studies hindered synthesis of the relationships between specific intervention characteristics and outcomes. CONCLUSIONS: Although there is limited evidence on the impact of TCIs on the QoL for youth with childhood-onset disabilities, there is indication that they can be effective in improving patient and provider outcomes. The initiation of transition-focused care at an early age may contribute to improved long-term health outcomes in this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».