Interventions to improve health care provider implementation and patient adherence of patients to recommendations on geriatric assessment and management in older adults: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
The world population is aging. Comprehensive Geriatric assessment (CGA) has been proven to improve the well-being of older adults. However, evidence suggests not all clinicians implement these recommendations in their practice; nor do all patients adhere to them. Currently, there is no up-to-date review of interventions that can improve older adults' adherence to CGA recommendations and health care provider/clinician implementation of those recommendations. The objective of this scoping review protocol is to describe the methodology of the scoping review with the aim to identify interventions that have been tested to improve adherence to CGA recommendations. We will use the Arksey and O'Malley framework and subsequent extension by Levac and colleagues to complete the scoping review. We searched OVID MEDLINE, OVID Embase, EBSCO CINAHL, APA PsychInfo, and Cochrane CENTRAL databases from inception to November 14, 2024, and will include a review of reference lists of included studies. Studies eligible for inclusion are studies of any design that examined one or more interventions aiming to improve clinician implementation of and patient adherence to CGA in any clinical setting. We will use standard methods for study selection, data abstraction, assessment of methodological quality of individual studies, and data synthesis. Results will be analyzed and reported using descriptive numerical summaries and narrative analysis. Findings from the scoping review will be published in a manuscript and presented at scientific conferences.
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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 | 0,079 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,011 |
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 ».