Examining the Concept of Healthcare Trajectories in Older Adults With Major Neurocognitive Disorder Using the ‘6W’ Multidimensional Model of Care Trajectories: A Mixed Methods Systematic Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The use of healthcare services by older adults with major neurocognitive disorder (MNCD) varies significantly throughout the disease process. The evaluation of healthcare trajectories, defined as the pattern of care use over time, allows for a better understanding of how people move through the healthcare system and facilitates the identification of potentially modifiable risk factors for suboptimal care trajectories. Objectives: The objectives of the review are to: 1) critically appraise and synthesize evidence on how healthcare trajectories of older adults with MNCD are measured and defined, using the ‘6W’ multidimensional model of care trajectories, and 2) examine how socioeconomic factors are considered in studies reporting on healthcare trajectories. Inclusion criteria: This review will consider community-dwelling older adults diagnosed with MNCD. The quantitative component will include studies reporting on healthcare trajectories, including at least 2 different care services and at least 3 time-points. The qualitative component will include studies reporting on healthcare trajectories from the perspective of patients or their informal caregivers. Methods: This review will follow the Joanna Briggs Institute mixed methods review approach. We will search EMBASE, MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, and the Web of Science Core Collection for English or French articles. Independent reviewers will identify articles for inclusion, extract data, and assess quality. A convergent integrated approach to synthesis and integration will be used. Discussion and conclusion: The results will help anticipate patients’ needs, improve patient care, service planning and coordination, and understand inequities in MNCD care.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».