Models of provider care in long-term care: A rapid scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: One of the current challenges in long-term care homes (LTCH) is to identify the optimal model of care, which may include specialty physicians, nursing staff, person support workers, among others. There is currently no consensus on the complement or scope of care delivered by these providers, nor is there a repository of studies that evaluate the various models of care. We conducted a rapid scoping review to identify and map what care provider models and interventions in LTCH have been evaluated to improve quality of life, quality of care, and health outcomes of residents. METHODS: We conducted this review over 10-weeks of English language, peer-reviewed studies published from 2010 onward. Search strategies for databases (e.g., MEDLINE) were run on July 9, 2020. Studies that evaluated models of provider care (e.g., direct patient care), or interventions delivered to facility, staff, and residents of LTCH were included. Study selection was performed independently, in duplicate. Mapping was performed by two reviewers, and data were extracted by one reviewer, with partial verification by a second reviewer. RESULTS: A total of 7,574 citations were screened based on the title/abstract, 836 were reviewed at full text, and 366 studies were included. Studies were classified according to two main categories: healthcare service delivery (n = 92) and implementation strategies (n = 274). The condition/ focus of the intervention was used to further classify the interventions into subcategories. The complex nature of the interventions may have led to a study being classified in more than one category/subcategory. CONCLUSION: Many healthcare service interventions have been evaluated in the literature in the last decade. Well represented interventions (e.g., dementia care, exercise/mobility, optimal/appropriate medication) may present opportunities for future systematic reviews. Areas with less research (e.g., hearing care, vision care, foot care) have the potential to have an impact on balance, falls, subsequent acute care hospitalization.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,081 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».