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Enregistrement W4402731786 · doi:10.1002/trc2.12488

Assessing social connection for long‐term care home residents: A scoping review of measure content

2024· review· en· W4402731786 sur OpenAlexafffund
Madalena P. Liougas, Andrew Sommerlad, Hannah M. O’Rourke, Hannah Chapman, Neha Dewan, Katherine S. McGilton, Jennifer Bethell

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoHealth CanadaUniversity College LondonToronto Rehabilitation InstituteNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchFondation Brain CanadaCanadian Bee Research FundGovernment of CanadaAlzheimer's Association
Mots-clésTerm (time)Measure (data warehouse)Long-term careContent (measure theory)Connection (principal bundle)GerontologyPsychologyMedicineNursingComputer scienceEngineeringData miningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Social connection comprises distinct but interrelated aspects describing how individuals connect to each other. Various measures have assessed multiple aspects of social connection in long-term care (LTC) home populations, but they use inconsistent terminology, making it unclear what aspects are measured. This scoping review describes how social connection is assessed by measures that have been used in LTC home residents. METHODS: This review followed the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines. Two systematic literature searches combining search terms for social connection AND LTC home residents AND measurement properties were conducted in eight electronic databases from inception to April 2022. Included studies reported the development or psychometric testing of measures which assessed social connection in LTC home residents. A content analysis with a deductive-inductive approach was used to analyze the measures' content and an adapted Framework Method was used for data management. Findings report each measure's items and the assessed aspects of social connection. Dementia and non-dementia-specific measures had content, administration, and scoring compared. RESULTS: From 8753 records, 58 studies reporting on 14 dementia-specific and 28 non-dementia-specific social connection measures were identified, including complete measures, subscales, and single items. These measures assessed social network (52.4%), social isolation (11.9%), social interaction (47.6%), social engagement (31.0%), social support (33.3%), social connectedness (21.4%), and loneliness (9.5%). A total of 27 (64.3%) of the measures included more than one aspect of social connection. Dementia-specific measures most often assessed social interaction whereas non-dementia-specific measures most often assessed social network, social interaction, and social support. Dementia-specific measures typically relied on a proxy response, whereas non-dementia-specific measures more often used self-report. DISCUSSION: Existing social connection measures in LTC home settings operationalize seven aspects of social connection and differ according to the target population (dementia or non-dementia-specific). These findings will inform future measure selection and development. Highlights: Social connection is important to long-term care (LTC) home residents' quality of life.Social connection has been assessed by quantifying/describing relationships.Existing measures usually assess more than one aspect of social connection.These aspects cover several interlinked observed or experienced domains.Dementia and non-dementia-specific measures differ in assessing social connection.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,166
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,166
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0300,027
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,795
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,109 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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