Quality Indicators for Youth Transitioning to Adult Care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Transition from pediatric to adult care is associated with adverse health outcomes for many adolescents with chronic illness. We identified quality indicators for transition to adult care that are broadly applicable across chronic illnesses and health systems. METHODS: Medline, Embase, and the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature were searched, covering earliest available date to July 2021. The Gray Matters framework was used to search gray literature. Two independent reviewers screened articles by title and abstract, followed by full-text review. Disagreements were resolved by a third reviewer. Studies were included that identified quality indicators developed via consensus-building methods. Indicators were organized into a framework categorized by illness specificity, level of care, Donabedian model, and Institute of Medicine quality domain. Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation tool was used for critical appraisal. RESULTS: The search identified 4581 articles, of which 321 underwent full-text review. Eight peer-reviewed studies and 1 clinical guideline were included, identifying 169 quality indicators for transition. Of these, 56% were illness specific, 43% were at the patient level of care, 44% related to transition processes, and 51% were patient centered and 0% equity focused. Common indicator themes included education (12%), continuity of care (8%), satisfaction (8%), and self-management/self-efficacy (7%). The study was limited by quality indicators developed through consensus-building methodology. CONCLUSIONS: Although most quality indicators for transition were patient-centered outcomes, few were informed by youth and parents/caregivers, and none focused on equity. Further work is needed to prioritize quality indicators across chronic illness populations while engaging youth and parents/caregivers in the process.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».