Preventive Home Visits for Older People: A Systematic Review
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ L'augmentation du nombre de personnes âgées présentant des incapacités et ayant des maladies chroniques entraîne une hausse des besoins en services de santé à domicile. Le nombre d'études et de revues systématiques traitant des approches préventives pour cette clientèle a proliféré, générant un besoin de synthèse des connaissances. Nous avons mené une revue systématique de revues systématiques évaluant l'effet des programmes de visite préventive pour les personnes âgées. Des 5 973 citations identifiées dans plus de 30 bases de données de littérature grise et scientifique, 10 articles répondaient à tous les critères d'inclusion. Les revues systématiques étaient retenues si elles comprenaient des essais randomisés contrôlés comparant des interventions de soins à domicile offerts par un professionnel de la santé et ceux sans professionnels. Les interventions sont souvent des évaluations gériatriques globales et s'accompagnent de visites de suivi. Il ressort que les visites préventives multidimensionnelles à domicile ont le potentiel de diminuer la mortalité, en particulier chez les personnes âgées plus jeunes, et offrent aussi un potentiel d'amélioration de l'autonomie fonctionnelle. Toutefois, ces résultats doivent être interprétés avec prudence vue la diversité des interventions analysées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".