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Enregistrement W4401929906 · doi:10.1155/2024/5025234

Unveiling the Impact and Diverse Contributions of Champions in Community Initiatives for Elderly Individuals with Chronic Conditions: An In‐Depth Examination through a Scoping Review

2024· review· en· W4401929906 sur OpenAlexafffund
Kristina M. Kokorelias, Annabel Hayes, Guillaume Lim Fat, Reham Abdelhalim, Hardeep Singh, Marianne Saragosa, Christine Sheppard

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Care in the Community · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteInstitute for Work & HealthJoseph Brant HospitalMcGill UniversityToronto Rehabilitation InstituteSinai Health SystemMcGill University Health CentreToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity Health Network
Mots-clésGerontologyMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the global rise in chronic diseases among aging populations, healthcare systems are transitioning from acute care models to community‐based interventions tailored to the diverse needs of older adults. This study aimed to explore the role of champions in implementing community‐based interventions for older adults with chronic conditions to address the gap in understanding the specific functions and impact of champions in these contexts. A scoping review methodology used a six‐stage process aligned with the Arksey and O’Malley framework. After searching across 8 databases, a total of 10 studies met all inclusion criteria. The included studies were predominantly from the United States ( n = 6/10, 60%) and the United Kingdom ( n = 2/10, 20%). Most studies employed quantitative methodologies ( n = 6/10, 60%), describing and evaluating healthcare champion programs or investigating the quality of care for older adults. Community interventions targeted various chronic conditions (e.g., dementia) and health outcomes (e.g., medication reconciliation). Champions, ranging from 17 to 106 individuals, played diverse roles as professional healthcare providers or lay volunteers. They facilitated intervention delivery, advocated for change, participated in evaluation, and fostered collaboration within multidisciplinary teams, contributing significantly to program implementation and health information dissemination. Recognizing champions’ diverse roles, researchers and practitioners can tailor interventions to leverage their strengths and maximize their impact. Additionally, the review highlights the importance of clear definitions and operationalization of champions to ensure consistency across studies and interventions. Practitioners can use this knowledge to identify, train effectively, and support champions within their communities, ultimately enhancing the sustainability and success of interventions for older adults with chronic conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,165
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,165
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0180,017
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,451
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,149 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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