Addressing the Long-Term Care Crisis: Identifying Opportunities for Improvement Using Rapid Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long-term care (LTC) facilities require urgent, evidence-based care renewal. During 2020 three medical student-driven research projects aiming to study care satisfaction, patient care team dynamics, and advance care directive effectiveness in a local LTC facility required a marked shift in approach due to COVID-19 regulations. Methods: All three projects were re-invented as rapid reviews from their initial designs intended to provide a baseline for quality improvement projects. English-limited PubMed searches for publications within the past 10 years were undertaken. Review articles were prioritized and supplemented by individual studies. Students reviewed the initial abstracts, reviewed them with a supervisor/mentor, assessed the articles for quality, and synthesized major themes. Results: A total of 52 publications were evaluated for the final synthesis of all three projects. Relevant information was retrieved for all three areas, suitable for local evaluation/intervention at micro, meso, and macro policy levels. Conclusions: Rapid reviews of issue-specific, long-term care literature are low resource avenues towards coordinated care improvement. They may also serve as rapid means for regular policy updates while providing next-generation care providers with improved LTC perspectives.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».