A scoping review of models of care for the management of older trauma patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The number of older people hospitalised with major trauma is rapidly increasing. New models of care have emerged, such as co-management, and trauma centres dedicated to delivering geriatric trauma care. The aim of this scoping review was to explore in-hospital models of care for older adults who experience physical trauma. PATIENTS AND METHODS: The search was conducted in accordance with the PRISMA- SC (preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses extension for scoping reviews) reporting guidelines. The National Heart Lung, and Blood Institute (NIH) study quality assessment tool was used to evaluate risk of bias in before and after non-randomised experimental studies. RESULTS: Of 2127 records returned from the database search, 43 papers were included. We identified five types of care models investigated in the reviewed studies: centralised trauma management, consultation services, co-management, patient care protocols, and alert and triage systems. The majority of patients were admitted under a specialised trauma service, intervention teams were for the most part multidisciplinary, and follow-up of patients post-discharge was seldom reported. Consultation services more often had advanced care and discharge planning as treatment objectives. In contrast, patient care protocol and alert systems commonly had management of anticoagulation as a treatment objective. Overall, the impact of the five models of care on patient outcomes was mixed. DISCUSSION: Given the variability in patient characteristics and capabilities of health services, models of care need to be matched to the local profile of older trauma patients. However, some standards should be incorporated into a care model, including identifying goals of care, medication review and follow up post-discharge.
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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 | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».