Do Interventions Reducing Social Vulnerability Improve Health in Community Dwelling Older Adults? A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social vulnerability occurs when individuals have been relatively disadvantaged by the social determinants of health. Complex interventions that reduce social vulnerability have the potential to improve health in older adults but robust evidence is lacking. Objective: To identify, appraise and synthesize evidence on the effectiveness of complex interventions targeting reduction in social vulnerability for improving health related outcomes (mortality, function, cognition, subjective health and healthcare use) in older adults living in the community. Methods: A mixed methods systematic review was conducted. Five databases and targeted grey literature were searched for primary studies of all study types according to predetermined criteria. Data were extracted from each distinct intervention and quality was assessed using the Mixed Methods Appraisal Tool. Effectiveness data were synthesized using vote counting by direction of effect, combining p values and Albatross plots. Results: Across 38 included studies, there were 34 distinct interventions categorized as strengthening social supports and communities, helping older adults and their caregivers navigate health and social services, enhancing neighbourhood and built environments, promoting education and providing economic stability. There was evidence to support positive influences on function, cognition, subjective health, and reduced hospital utilization. The evidence was mixed for non-hospital healthcare utilization and insufficient to determine effect on mortality. Conclusion: Despite high heterogeneity and varying quality of studies, attention to reducing an older adult's social vulnerability assists in improving older adults' health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».