A Realist Review of the Home care Literature and its Blind Spots
Notice bibliographique
Résumé
Rationale, aims and objectives: There is a large body of literature from all over the world that describes, analyzes, or evaluates home care models and interventions. The present article aims to identify the practical lessons that can be gained from a systematic examination of that literature. Method: We conducted a three-step sequential search process from which 113 documents were selected. That corpus was then narratively analyzed according to a realist review approach. Results: A first level of observation is that there are multiple blind spots in the existing literature on home care. The definition and delimitation of what constitutes home care services is generally under-discussed. In the same way, the composition of the basket of care provided and its fit with the need of recipients is under-addressed. Finally, the literature relies heavily on RCTs whose practical contribution to decisions or policy is disputable.At a second level, our analysis suggests that three mechanisms (system integration, case management and relational continuity) are core characteristics of home care models effectiveness. Conclusion: We conclude by providing advice for creating effective home care system change through rational and participatory design and evaluation alongside public dialogue about the purpose and future of home care.
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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 | 0,093 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».