Long-Term Care Models in Select OECD Countries and Policy Implications for Canada: A Focused Qualitative Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic highlighted many problems with Canada's older adults (OA) long-term care (LTC) model. The demographic changes in the next two decades require a novel approach to LTC. This study aimed to conduct a focused qualitative systematic review (SR) of the publicly supported LTC models and policies in select advanced economies. The authors used PubMed, Embase, and Medline to conduct an SR following the preferred reporting items for systematic reviews and meta‐analyses (PRISMA) 2020 guidelines. Fully published articles in the English language related to LTC for Germany, Sweden, Australia, Denmark, France, and the Netherlands were included. Predefined data on the LTC models, including eligibility criteria, coverage, funding, and delivery methods, were extracted. Out of 1,682 screened articles/websites, 28 publications, websites, and reports were included. Despite differences in LTC models, there were two primary funding sources for LTC in the selected countries: general tax and LTC insurance. Aligned with the OAs preference, there was an emphasis on providing LTC at home. The care services were need-based and often defined by healthcare professionals or specialized teams. To address the growing number of OAs and to fulfill their needs, the Canadian LTC system requires a major shift to LTC at home and keeping the institutional LTC as the last resource. A sustainable LTC at home also requires a new legislative framework and financial levers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».