Extending Integration: Interventions Supporting Communication and Collaboration Between Patients with Neurological Diseases, Their Informal Caregivers and Healthcare Staff – a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Addressing challenges due to demographic changes and the quest for improved value in healthcare requires an extended integrated approach to care that fosters collaboration between all stakeholders, especially within collaboration supporting cognitively impaired patients. The aim is to review existing studies on interventions to improve communication and collaboration between such patients, their caregivers and healthcare staff. Methods: Following PRISMA guidelines, we systematically searched electronic databases Medline (OVID), CINAHL (Ebsco), and Web of Science (Clarivate) for peer-reviewed literature [2010–2020] focusing on intervention studies. Papers were excluded if not assessing the impact of interventions or only presenting a study protocol. Results: Twelve studies explored diverse approaches to social support, all with the aim of improving communication and collaboration among stakeholders, and identified three intervention types: supporting empowerment, promoting collaborative disease management, and coping, and enhancing communication and relationships. Discussion: The interventions employed various approaches and assessed a range of outcomes, demonstrating the benefits of enhancing communication and collaboration among stakeholders. Yet only a few studies included the full triad of partners in care. Conclusion: There is still much to be done to achieve the extended integration of care services and support that will benefit from patient and caregiver involvement.
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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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».