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Enregistrement W4410929958 · doi:10.1093/geroni/igaf034

A Mixed-Methods Scoping Review of Innovative Long-term Care Facility Design and Associated Outcomes

2025· review· en· W4410929958 sur OpenAlexaff
Elizabeth Pywell, Katherine M. Ottley, Azin Dolatabadi, Kayley Lawrenz, Heather Ward, Abigail Wickson‐Griffiths, Paulette V. Hunter

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLong-term careScale (ratio)Quality (philosophy)Quality of life (healthcare)Term (time)NursingAssisted livingPsychologyMedicineResearch designHealth careGerontologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: As people live to late older adulthood, their reliance on disability supports and services increases. While these supports and services can often be provided at home, many people spend a period of their lives in long-term care, and the quality of long-term care environments is of great significance to those who make this transition and to those who support it. The objective of this study was to survey the range of design innovations in long-term care and to consider outcomes for residents, family caregivers, employees, and healthcare organizations. Research Design and Methods: To achieve these goals, we conducted a systematic scoping review and analyzed results using a convergent segregated mixed-methods approach. We summarized 75 articles on the topic of long-term care home building design by classifying structural design features and associated outcomes. Results: ). A wide range of potential positive outcomes were identified for residents, families, and staff. These outcomes included outcomes of central significance for long-term care, including improved quality of life, improved family satisfaction, and improved staff engagement in work. Discussion and Implications: Based on these results, environmental design is a critical contributor to long-term care quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,376 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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