A scoping review of innovations that promote interprofessional collaboration (IPC) in primary care for older adults living with age-related chronic disease in rural areas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: An aging population and associated multi-morbid chronic diseases (CDs) require comprehensive health care across multiple disciplines. Literature suggests interprofessional collaboration (IPC) in primary care is effective for CD models of care. However, IPC requires innovative implementation, particularly in rural and remote areas where access to health care services and providers is often limited. Our main objective was to identify and synthesize the available research evidence on innovations that promote IPC in primary care for older rural adults with CD, identify gaps in the literature, and provide recommendations for future research. METHODS: Comprehensive and systematic searches were conducted across four scientific databases for peer-reviewed, original research published in English since 1990, resulting in 9,343 records. Following elimination of duplicates, screening, and evaluation, 38 studies were included for synthesis. All studies were described and illustrated by frequency distribution, and findings were grouped thematically. RESULTS: Most innovations involved case management and focused on diabetes (n = 15), dementia (n = 12), and hypertension (n = 10). Rural challenges were more prevalent than benefits and mainly involved limited services and resources, while strengths were mainly related to close-knit connections and familiarity with one another. Three main themes regarding benefits of the innovations were: 1) enhanced availability/accessibility, 2) earlier detection/management/support, and 3) improved care. Subthemes included: 2a) education/support, 2b) CD or risk factor outcomes, 3a) care continuity, and 3b) care coordination. Five main gaps in the literature included few studies with age-related CDs other than diabetes, dementia, and hypertension; conducted outside of United States and Canada; randomized controlled trial (RCT) and longitudinal studies; that involved virtual or technology-assisted innovations; and that considered sex and gender in the analysis. CONCLUSIONS: Several main areas were highlighted including rural strengths and challenges that impacted the innovations, key innovation benefits, and gaps in the literature. Recommendations for future research were made.
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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 | 0,026 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».