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Enregistrement W3217175235 · doi:10.3928/00989134-20211109-09

Differences in Care Provided in Urban and Rural Nursing Homes in the United States: Literature Review

2021· review· en· W3217175235 sur OpenAlexaboutno aff
Denise D. Quigley, Leah V. Estrada, Gregory L. Alexander, Andrew W. Dick, Patricia W. Stone

Notice bibliographique

RevueJournal of Gerontological Nursing · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing Research
Mots-clésNursingScale (ratio)Quality (philosophy)Health careRural areaMedicineMEDLINEPsychologyGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite evidence acknowledging disadvantages in care provided to older adults in rural nursing homes (NHs) in the United States, since 2010, no literature review has focused on differences in care provided in urban versus rural NHs. In the current study, we examined these differences by searching U.S. English-language peer-reviewed articles published after 2010 on differences in care quality in urban and rural NHs. We followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines and used the Newcastle-Ottawa Scale for quality appraisal. We conducted full-text abstraction of 56 (of 286) articles, identifying 10 relevant studies. Metric specification of urban/rural location varied, and care quality measures were wide-ranging, making it difficult to interpret evidence. Limited evidence supported that rural NHs, compared to urban NHs, provided sparse mental health support and limited access to hospice care after controlling for facility and resident characteristics. Our review highlights the need for more research examining differences in quality of care between urban and rural NHs and raises several issues in current research examining urban/rural NH differences where future work is needed. [ Journal of Gerontological Nursing, 47 (12), 48–56.]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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