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Enregistrement W4200178363 · doi:10.1111/jgs.17601

Self‐management interventions for issues identified in a geriatric assessment: A systematic review

2021· review· en· W4200178363 sur OpenAlexaff
Valentina Donison, Tyler R. Chesney, Aria Wills, Brenda Santos, Bianca McLean, Naser Alqurini, Nazia Hossain, Sara Durbano, Manon Lemonde, Shabbir M.H. Alibhai, Martine Puts

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthOntario Tech UniversityUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General HospitalSt. Michael's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsycINFOCINAHLPsychological interventionMEDLINEMoodQuality of life (healthcare)Falls in older adultsCochrane LibraryGeriatricsSystematic reviewRandomized controlled trialSelf-managementGerontologyPoison controlPsychiatryNursingSuicide prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the development of electronic geriatric assessment (GA), recommendations for self-management can be provided to patients without the presence of health care providers. Our research question was to identify what self-management interventions can be used by patients to address issues identified in GA and to determine their effect on patient-centered outcomes such as quality of life, health, mood, cognition, and functional status. METHODS: Searches were conducted on July 13, 2021, by a health sciences librarian in Medline, Embase, CINAHL, PsycInfo, and the Cochrane Library. A combination of database-specific subject headings and text word searches was used such as self-management, a key word for each of the geriatric assessment domains and older adults. Two independent reviewers reviewed abstracts and full texts for inclusion and abstracted data. Narrative synthesis was used to summarize findings. RESULTS: Among 28,520 abstracts reviewed, 34 randomized controlled trials were included. The most frequently studied geriatric domains were mood (n = 13 studies), mobility/falls (n = 12), quality of life (n = 11), and functional status (n = 7). The majority of studies demonstrated positive effects on mobility/falls (9 of 12), pain (3 of 5), comorbidity (4 of 4), and medication management (4 of 4). Most studies were of low to moderate quality. All geriatric domains were targeted in at least one study. CONCLUSIONS: Low- to moderate-quality studies show a variety of effective self-efficacy-targeted interventions exist for older adults to improve several important geriatric domains and related outcomes. However, long-term effects, validation, and scalability of these interventions remain largely unknown.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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