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Enregistrement W4386901063 · doi:10.2196/46995

Relationship Between Depression and Falls Among Nursing Home Residents: Protocol for an Integrative Review

2023· article· en· W4386901063 sur OpenAlexvenueno aff
Alcina Matos Queirós, Armin von Gunten, Joëlle Rosselet Amoussou, María Manuela Martins, Henk Verloo

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)NursingProtocol (science)PsychologyMedicineSuicide preventionHuman factors and ergonomicsGerontologyPoison controlAlternative medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Aging exposes individuals to new health disorders and debilitating chronic diseases, yet most older adults, even in functional decline, do not want to leave their homes. Nevertheless, for many, institutionalization in a nursing home (NH) may become essential to ensure their continued safety and health. Depression is one of the most common psychiatric disorders among older adults, especially among those who are institutionalized. Depressed NH residents face a high risk of future functional decline and falls, decreasing their quality of life. The relationship between depression and falls is complex and bidirectional. Previous reviews have focused on home-dwelling older adults or explored the relationship between antidepressant drugs and falls. To the best of our knowledge, no integrative literature reviews have explored the relationship between depression and falls among NH residents. OBJECTIVE: Analyze studies on the relationship between depression and falls among NH residents. METHODS: We will conduct an integrative literature review of published articles in relevant scientific journals on the relationship between depression and depressive symptomatology and falls among NH residents. As usually defined, we will consider NH residents to be people aged 65 years and older who can no longer live safely and independently in their homes. We will also consider older adults on short-term stays in an NH for rehabilitation after hospital discharge. Retrieved articles will be screened for eligibility and analyzed following previously reported steps. The most pertinent bibliographical databases will be examined for qualitative, quantitative, and mixed methods studies, from inception until August 31, 2023, thus ensuring that all relevant literature is included. We will also hand-search the bibliographies of all the relevant articles found and search for unpublished studies in any language. If appropriate, we will consider conducting a meta-analysis of the studies retrieved. RESULTS: A first round of data collection was completed in March 2023. We retrieved a total of 2276 references. A supplementary literature search to ensure the most up-to-date evidence is ongoing. We anticipate that the review will be completed in late September 2023, and we expect to publish results at the end of December 2023. CONCLUSIONS: This integrative review will increase knowledge and understanding of the complex relationship between depression and falls in NH environments. Its findings will be important for developing integrated, multidisciplinary models and care recommendations, adaptable to each NH resident's situation and health status, and for creating preventive interventions to help them maintain or recover optimal health stability. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/46995.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,016
Bibliométrie0,0150,012
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,008

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 Opus0,524
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,128 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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