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Enregistrement W4381547277 · doi:10.1186/s12960-023-00831-7

Effectiveness of interventions by non-professional community-level workers or family caregivers to improve outcomes for physical impairments or disabilities in low resource settings: systematic review of task-sharing strategies

2023· review· en· W4381547277 sur OpenAlexaff
Anne Kumurenzi, Julie Richardson, Lehana Thabane, Jeanne Kagwiza, Gerard Urimubenshi, Leah Hamilton, Jackie Bosch, Tiago S. Jesus

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpactPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionHealth services researchHealth administrationTask (project management)Resource (disambiguation)Resource allocationApplied psychologyPsychologyMedicineNursingPublic healthComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In low-resource settings, access to basic rehabilitation could be supplemented by community-level interventions provided by community health workers, health volunteers, or family caregivers. Yet, it is unclear whether basic physical rehabilitation interventions delivered to adults by non-professional alternative resources in the community, under task-shifting or task-sharing approaches, are effective as those delivered by skilled rehabilitation professionals. We aim to synthesize evidence on the effectiveness of community-level rehabilitation interventions delivered by non-professional community-level workers or informal caregivers to improve health outcomes for persons with physical impairments or disabilities. METHODS: We performed a systematic review with a PROSPERO registration. Eight databases were searched for (PubMed, CINAHL, Global Health, PDQ Evidence, Scopus, ProQuest, CENTRAL, and Web of Science), supplemented by snowballing and key-informant recommendations, with no time restrictions, applied. Controlled and non-controlled experiments were included if reporting the effects of interventions on mobility, activities of daily living (ADLs), quality of life, or social participation outcomes. Two independent investigators performed the eligibility decisions, data extraction, risk of bias, and assessed the quality of the evidence using the GRADE approach. RESULTS: Ten studies (five randomized controlled trials [RCTs]) involving 2149 participants were included. Most common targeted stroke survivors (n = 8); family caregivers were most frequently used to deliver the intervention (n = 4); and the intervention was usually provided in homes (n = 7), with training initiated in the hospital (n = 4). Of the four RCTs delivered by family caregivers, one demonstrated a statistically significant improvement in mobility (effect size: 0.3; confidence interval [CI] 121.81-122.19; [p = 0.04]) and another one in ADLs (effect size: 0.4; CI 25.92-35.08; [p = 0.03]). Of the five non-RCT studies by community health workers or volunteers, one demonstrated a statistically significant improvement in mobility (effect size: 0.3; CI 10.143-16.857; [p < 0.05]), while two demonstrated improved statistically significant improvement in ADLs (effect size: 0.2; CI 180.202-184.789 [p = 0.001]; 0.4; CI - 7.643-18.643; [p = 0.026]). However, the quality of evidence, based on GRADE criteria, was rated as low to very low. CONCLUSIONS: While task-sharing is a possible strategy to meet basic rehabilitation needs in low-resource settings, the current evidence on the effectiveness of delivering rehabilitation interventions by non-professional community-level workers and informal caregivers is inconclusive. We can use the data and experiences from existing studies to better design studies and improve the implementation of interventions. Trial registration PROSPERO registration number: CRD42022319130.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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