Recent innovations in long-term care coverage and financing: a rapid scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify, chart and analyse the literature on recent initiatives to improve long-term care (LTC) coverage, financial protection and financial sustainability for persons aged 60 and older. DESIGN: Rapid scoping review. DATA SOURCES: Four databases and four sources of grey literature were searched for reports published between 2017 and 2022. After using a supervised machine learning tool to rank titles and abstracts, two reviewers independently screened sources against inclusion criteria. ELIGIBILITY CRITERIA: Studies published from 2017-2022 in any language that captured recent LTC initiatives for people aged 60 and older, involved evaluation and directly addressed financing were included. DATA EXTRACTION AND ANALYSIS: Data were extracted using a form designed to answer the review questions and analysed using descriptive qualitative content analysis, with data categorised according to a prespecified framework to capture the outcomes of interest. RESULTS: Of 24 reports, 22 were published in peer-reviewed journals, and two were grey literature sources. Study designs included quasi-experimental study, policy analysis or comparison, qualitative description, comparative case study, cross-sectional study, systematic literature review, economic evaluation and survey. Studies addressed coverage based on the level of disability, income, rural/urban residence, employment and citizenship. Studies also addressed financial protection, including out-of-pocket (OOP) expenditures, copayments and risk of poverty related to costs of care. The reports addressed challenges to financial sustainability such as lack of service coordination and system integration, insufficient economic development and inadequate funding models. CONCLUSIONS: Initiatives where LTC insurance is mandatory and accompanied by commensurate funding are situated to facilitate ageing in place. Efforts to expand population coverage are common across the initiatives, with the potential for wider economic benefits. Initiatives that enable older people to access the services needed while avoiding OOP-induced poverty contribute to improved health and well-being. Preserving health in older people longer may alleviate downstream costs and contribute to financial sustainability.
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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 | 0,047 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».