Shaping older adults’ care policy: a scoping review of key determinants in post-acute and community reintegration transitions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The aging population is driving an increasing demand for long-term care (LTC) and complex continuing care (CCC) across member countries of the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD). Addressing this growing need requires improved care transition strategies that prioritize directing older adults with less resource-intensive needs toward home care rather than LTC or CCC. Effective implementation of these strategies necessitates that decision-makers have a comprehensive understanding of the factors influencing older adults’ transitions across care settings. Although substantial research has investigated these factors, the current understanding remains fragmented due to the limited synthesis of recent evidence. Objectives This scoping review identifies factors that influence older adults’ transitions across two critical pathways: (1) post-acute care transitions (from acute care to LTC, CCC, and home care) and (2) community reintegration transitions (from LTC and CCC to home care). The findings aim to inform evidence-based integration of these factors into care models and placement decisions. Methods Using Arksey and O’Malley’s five-stage framework, we reviewed English-language publications from OECD countries between 2015 and 2025 across SCOPUS, MEDLINE, OVID EMBASE, CINAHL EBSCO, and Web of Science. Results Our review of 120 publications identified socio-demographic characteristics, caregiver support, health conditions, healthcare system attributes, funding policies, and person-centered care as key determinants of older adults’ transitions. Conclusions Our review underscores the importance of incorporating the identified determinants into care models to address older adults’ individualized needs and support optimal placement decisions. This evidence-based approach can guide policy reforms and management practices, improving resource utilization and system efficiency. Additionally, we outline key gaps in the literature and propose directions for future research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 découle