Prioritizing a Research Agenda of Transitional Care Interventions for Childhood-Onset Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Transitional care interventions have the potential to optimize continuity of care, improve health outcomes and enhance quality of life for adolescents and young adults living with chronic childhood-onset disabilities, including neurodevelopmental disorders, as they transition to adult health and social care services. The paucity of research in this area poses challenges in identifying and implementing interventions for research, evaluation and implementation. The purpose of this project was to advance this research agenda by identifying the transitional care interventions from the scientific literature and prioritize interventions for study. A modified-Delphi approach involving two rounds of online surveys followed by a face-to-face consensus meeting with knowledge users, researchers and clinician experts in transitional care (n = 19) was used. A subsequent virtual meeting concluded the formulation of next steps. Experts rated 16 categories of interventions, derived from a systematic review, on importance, impact, and feasibility. Seven of the 16 interventions categories received a mean score rating of ≥7 (out of 10) on all three rating categories. Participants then rank ordered the reduced list of seven interventions in order of priority and the top four ranked interventions advanced for further discussion at a consensus meeting. Using the Template for Intervention Description and Replication (TIDieR) checklist as a guide, the participants identified that a study of a peer system navigator was worthy of future evaluation. This study highlighted that transitional care interventions are complex and multifaceted. However, the presence of a peer to support system navigation, advocacy and individual and family education was considered the most ideal intervention addressing the current gap in care. Future research, which aims to engage patients and families in a co-design approach, is recommended to further develop this intervention.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».