Systematic review of social prescribing and older adults: where to from here?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Social prescribing is a person-centred model of care with emphases on lessening the impact of unmet social needs, supporting the delivery of personalised care, and reducing non-medical resource use in the primary care setting. The purpose of this systematic review was to synthesise the effect of social prescribing for older adults within primary care. DESIGN: We followed standard systematic review guidelines, including protocol registration, screening studies (title/abstract and full text) and assessing the study quality. ELIGIBILITY AND INFORMATION SOURCES: We searched multiple online databases for studies that included older adults 60+ years (group mean age), an intervention defined and called social prescribing (or social prescription) via health provider referrals to non-medical services, and quantitative physical and psychosocial outcomes and/or health resource use. We included experimental and observational studies from all years and languages and conducted a narrative synthesis. The date of the last search was 24 March 2022. RESULTS: We screened 406 citations (after removing duplicates) and included seven studies. All studies except one were before-after design without a control group, and all except one study was conducted in the UK. Studies included 12-159 participants (baseline), there were more women than men, the group mean (SD) age was 76.1 (4.0) years and data collection (baseline to final) occurred on average 19.4 (14.0) weeks apart. Social prescribing referrals came from health and social providers. Studies had considerable risk of bias, programme implementation details were missing, and for studies that reported data (n=6) on average only 66% of participants completed studies (per-protocol). There were some positive effects of social prescribing on physical and psychosocial outcomes (eg, social participation, well-being). Findings varied for health resource use. These results may change with new evidence. CONCLUSIONS: There were few peer-reviewed studies available for social prescribing and older adults. Next steps for social prescribing should include co-creating initiatives with providers, older people and communities to identify meaningful outcomes, and feasible and robust methods for uptake of the prescription and community programmes. This should be considered in advance or in parallel with determining its effectiveness for meaningful outcomes at multiple levels (person, provider and programme).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,026 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».