Digital Health Interventions in Older Adult Populations Living With Chronic Disease in High-Income Countries: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, around 80% percent of adults aged 65 years or older are living with at least 1 chronic disease, and 68% percent have 2 or more chronic diseases. Older adults living with chronic diseases require greater health care services, but these health care services are not always easily accessible. Furthermore, the COVID-19 pandemic has resulted in unprecedented changes in the provision of health care services for older adults. During the COVID-19 pandemic, digital health interventions for chronic disease management were developed out of necessity, but the evidence regarding these and developed interventions is lacking. OBJECTIVE: In this scoping review, we aim to identify available digital health interventions such as emails, text messages, voice messages, telephone calls, video calls, mobile apps, and web-based platforms for chronic disease management for older adults in high-income countries. METHODS: We will follow the Arksey and O'Malley framework to conduct the scoping review. Our full search strategy was developed following a preliminary search on MEDLINE. We will include studies where older adults are at least 65 years of age, living with at least 1 chronic disease (eg, cancer, cardiovascular disease, chronic obstructive pulmonary disease, and diabetes), and residing in high-income countries. Digital health interventions will be broadly defined to include emails, text messages, voice messages, telephone calls, video calls, mobile apps, and web-based platforms. RESULTS: This scoping review is currently ongoing. As of March 2023, our full search strategy has resulted in a total of 9901 records. We completed the screening of titles and abstracts and obtained 442 abstracts for full-text review. We are aiming to complete our full-text review in October 2024, data extraction in November 2024, and data synthesis in December 2024. CONCLUSIONS: This scoping review will generate evidence that will contribute to the further development of digital health interventions for future chronic disease management among older adults in high-income countries. More evidence-based research is needed to better understand the feasibility and limitations associated with the use of digital health interventions for this population. These evidence-based findings can then be disseminated to decision-makers and policy makers in other high-income countries. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/49130.
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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 | 0,075 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,012 |
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 ».