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Enregistrement W3134251016 · doi:10.1186/s12877-021-02069-1

Social factors influencing utilization of home care in community-dwelling older adults: a scoping review

2021· review· en· W3134251016 sur OpenAlexafffund
Jasmine Mah, Susan Stevens, Janice Keefe, Kenneth Rockwood, Melissa K. Andrew

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKillam TrustsDalhousie UniversityResearch Nova ScotiaConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementLondon School of Economics and Political ScienceLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésMedicineGerontologyAutonomyIndependent livingSocial supportPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults want to live at home as long as possible, even in the face of circumstances that limit their autonomy. Home care services reflect this emergent preference, allowing older adults to 'age in place' in familiar settings rather than receiving care for chronic health conditions or ageing needs in an institutionalized setting. Numerous social factors, generally studied in isolation, have been associated with home care utilization. Even so, social circumstances are complex and how these factors collectively influence home care use patterns remains unclear. OBJECTIVES: To provide a broad and comprehensive overview of the social factors influencing home care utilization; and to evaluate the influence of discrete social factors on patterns of home care utilization in community-dwelling older adults in high-income countries. METHODS: A scoping review was conducted of six electronic databases for records published between 2010 and 2020; additional records were obtained from hand searching review articles, reference lists of included studies and documents from international organisations. A narrative synthesis was presented, complemented by vote counting per social factor, harvest plots and an evaluation of aggregated findings to determine consistency across studies. RESULTS: A total of 2,365 records were identified, of which 66 met inclusion criteria. There were 35 discrete social factors grouped into four levels of influence using a socio-ecological model (individual, relationship, community and societal levels) and grouped according to outcome of interest (home care propensity and intensity). Across all studies, social factors consistently showing any association (positive, negative, or equivocal in pattern) with home care propensity were: age, ethnicity/race, self-assessed health, insurance, housing ownership, housing problems, marital status, household income, children, informal caregiving, social networks and urban/rural area. Age, education, personal finances, living arrangements and housing ownership were associated with home care intensity, also with variable patterns in utilization. Additional community and societal level factors were identified as relevant but lacking consistency across the literature; these included rurality, availability of community services, methods of financing home care systems, and cultural determinants. CONCLUSION: This is the first literature review bringing together a wide range of reported social factors that influence home care utilization. It confirms social factors do influence home care utilization in complex interactions, distinguishes level of influences at which these factors affect patterns of use and discusses policy implications for home care reform.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0170,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations153
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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