A systematic review and qualitative analysis of geriatric models of care for rural and remote populations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Much is known about the healthcare needs of rural and remote communities; however, understanding how to best deliver geriatric models of care in these settings has received less attention. The purpose of this systematic review was to identify necessary key components of existing models of geriatric care serving rural or remote populations. METHODS: A systematic literature review was conducted using MEDLINE, CINAHL and EMBASE databases to identify articles that described models of geriatric care serving rural or remote populations. A qualitative case study and key component analysis approach was used to identify necessary model components. RESULTS: Eight articles were included. We identified eight distinct components that may improve the successful delivery of models of geriatric care serving rural or remote populations. Environmental assessments were done in six of eight models. Model integration with the local healthcare system, local provider leadership, and local provider education in geriatrics were present in five of eight models. Three of eight models used high-risk screening principles and included geriatrician consultation. One model described active community engagement, and one used telemedicine. CONCLUSION: Future geriatric care delivery models designed to serve rural or remote populations are encouraged to use an evidence-based framework based on eight distinct model characteristics found in the literature that aim to support the ideal provision of effective and accessible geriatric medical care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».