INNOVATIONS IN LONG-TERM CARE SECTOR DURING COVID-19: A SCOPING REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Different innovations were implemented in Long-Term Care (LTC) homes during COVID-19. Although designed to support stakeholders, innovations also have the potential to exacerbate disparities and inequalities in this sector. This scoping review aims to analyze innovations implemented in the residential LTC sector during the pandemic in four countries: Canada, USA, Brazil, and Switzerland. Potential studies were searched in six databases. Search strategy and eligibility criteria followed the mnemonic “PCC” (i.e., Population: residents, family members/caregivers, and other stakeholders, Concept: innovation, and Context: residential LTC sector). The studies retrieved from databases were screened by two independent reviewers. Discordances between reviewers were solved by consensus or by a third reviewer. A customized spreadsheet was used for data extraction. The search identified 4,056 registers. After excluding duplicate studies, 3,122 records were screened. From them, 98 studies fulfilled the eligibility criteria and were included. Half of the studies were conducted in the USA (51.0%), followed by Canada (39.8%). Few studies were conducted in Switzerland (n=3) and Brazil (n=1). Included studies have different design methods qualitative (18.4%), observational (17.3%), experimental (17.3%) and mixed methods (10.2%). Other types of design methods (opinion, commentary, experience reports, editorial, etc.) and literature reviews accounted for 28.6% and 8.2%, respectively. The innovations presented in the studies were classified according to type, level, and setting. Stakeholder engagement with innovation was categorized as active, passive, and co-designed. results of studies that involved stakeholders are presented in the following papers.
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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 | 0,023 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».