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Enregistrement W4399417661 · doi:10.5334/ijic.7589

Interprofessional Care Models for Pregnant and Early-Parenting Persons Who Use Substances: A Scoping Review

2024· review· en· W4399417661 sur OpenAlexaff
Kristen Gulbransen, Kellie Thiessen, Natalie Ford, Wanda Phillips Beck, Heather Watson, Patricia Gregory

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensRed Deer PolytechnicUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Use of substances during pregnancy is a global health concern. Interprofessional care teams can provide an optimal care approach to engage individuals who use substances during the perinatal period. The purpose of this scoping review is to provide a comprehensive summation of published literature reporting on interprofessional care models for perinatal individuals who use substances. Methods: We conducted a systematic search for articles from health-related databases. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) was followed. Data were extracted and synthesized to identify the interprofessional care team roles, program and/or provider characteristics, and care outcomes of these models. Results: We screened 645 publications for full text eligibility. Eleven articles met full inclusion criteria and were summarized. Programs were built on co-location of services, partnership with other agencies, available group/peer support and approaches inclusive of cultural care, trauma informed care, and harm reduction principles. Discussion: There is growing evidence supporting integrated care models that are inclusive of relational care providers from multiple health care professions to achieve wraparound care. Conclusions: Many of the interprofessional care models studied have successfully blended social, primary, pregnancy, and addictions care. The success and sustainability of programs varies, and more work is needed to evaluate program and patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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