Rural Chronic Disease Research Patterns In The United Kingdom, United States, Canada, Australia And New Zealand: A Systematic Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People living in rural communities commonly experience significant health disadvantages. Geographical barriers and reduced specialist and generalist services impact access to care when compared with metropolitan context. Innovative models of care have been developed for people living with chronic diseases in rural areas with the goal of overcoming these inequities. This review aims to describe the state of knowledge regarding innovative models of care and clinical outcomes for people living with chronic disease in rural areas in developed countries where a metropolitan comparator is included. Methods An integrative systematic review was undertaken. P referred R eporting I tems for S ystematic Reviews and M eta- A nalyses (PRISMA) method was used to understand data on clinical outcomes for people living with chronic disease in rural compared with metropolitan contexts and their models of care in Australia, New Zealand, United States, Canada and the United Kingdom Results Literature searching revealed 620 articles published in English between 2000 and 2019. 160 were included in the review including 68 from the United States, 59 from Australia and New Zealand (5), 21 from Canada and 11 from the United Kingdom and Ireland. 53% (84) focused on cardiovascular disease; 27% (43) diabetes mellitus; 8% (12) chronic obstructive pulmonary disease; and 13% (27) chronic kidney disease. Mortality was only reported in 10% (16) of studies and only 18% (29) reported data on Indigenous populations. Conclusions This integrated review reveals published literature on common chronic health issues pertaining to rural and remote populations is largely descriptive. Only a small number of publications focus on mortality and comparative health outcomes from health care models in both urban and non-urban populations. Innovative service models and telehealth are together well represented in the published literature but data on health outcomes is relatively sparse. There is significant scope for further directly comparative studies detailing the effect of service delivery models on the health outcomes of urban and rural populations. We believe that such data would further knowledge in this field and help to break the deadly synergy between increased rurality and poorer outcomes for people with chronic disease.
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».