Scoping review of rehabilitation care models for post COVID-19 condition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To systematically map the current evidence about the characteristics of health systems, providers and patients to design rehabilitation care for post coronavirus disease 2019 (COVID-19) condition. Methods: We conducted a scoping review by searching the databases: MEDLINE®, Embase®, Web of Science, Cochrane COVID-19 Registry and Cochrane Central Register of Controlled Trials, from inception to 22 April 2022. The search strategy included terms related to (i) post COVID-19 condition and other currently known terminologies; (ii) care models and pathways; and (iii) rehabilitation. We applied no language or study design restrictions. Two pairs of researchers independently screened title, abstracts and full-text articles and extracted data. We charted the evidence according to five topics: (i) care model components and functions; (ii) safe delivery of rehabilitation; (iii) referral principles; (iv) service delivery settings; and (v) health-care professionals. Findings: We screened 13 753 titles and abstracts, read 154 full-text articles, and included 37 articles. The current evidence is conceptual and expert based. Care model components included multidisciplinary teams, continuity or coordination of care, people-centred care and shared decision-making between clinicians and patients. Care model functions included standardized symptoms assessment, telehealth and virtual care and follow-up system. Rehabilitation services were integrated at all levels of a health system from primary care to tertiary hospital-based care. Health-care workers delivering services within a multidisciplinary team included mostly physiotherapists, occupational therapists and psychologists. Conclusion: Key policy messages include implementing a multilevel and multiprofessional model; leveraging country health systems' strengths and learning from other conditions; financing rehabilitation research providing standardized outcomes; and guidance to increase patient safety.
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.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle