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Enregistrement W3099497489 · doi:10.1089/neu.2020.7396

Models of Care Delivery from Rehabilitation to Community for Spinal Cord Injury: A Scoping Review

2020· review· en· W3099497489 sur OpenAlexafffundabout
Chester Ho, Kayla Atchison, Vanessa K. Noonan, Nicole McKenzie, Lauren Cadel, Heather Ganshorn, Joanna Marie B. Rivera, Charlene Yousefi, Sara J. T. Guilcher

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoFoothills Medical CentrePraxis Spinal Cord InstituteUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMultidisciplinary approachHealth careSpinal cord injuryRehabilitationMedicineOutreachNursingSpecialtyContinuum of careFamily medicinePhysical therapySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal cord injury (SCI) is a chronic condition that results in high healthcare utilization and lifetime cost across the care continuum. In the absence of a standardized model of care delivery for SCI in western countries such as Canada, a scoping review of the literature was performed to identify and summarize existing international SCI models of care delivery. Four databases were searched using key words and subject headings for concepts such as: "spinal cord injury," "delivery of healthcare," "model of care," "patient care planning," and "care pathway." Title, abstract, and full text review were competed by two independent reviewers. A combined total of 46 peer-reviewed and gray literature articles were included. No single SCI model of care has been adopted across different countries internationally. However, optimal attributes of models of care were identified, including the importance of having multidisciplinary SCI specialty care providers along the continuum, provision of rural SCI services and outreach, integration of primary care, peer mentoring, and using a hub and spokes model of care. These findings inform the future development of an SCI model of care, which ideally would serve all geographical locations and span the continuum of care, improving the health status and quality of life of persons with SCI.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,387
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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