MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1985617564 · doi:10.1258/jtt.2009.090406

Home telemonitoring for congestive heart failure: a systematic review and meta-analysis

2009· review· en· W1985617564 sur OpenAlexaff
Julie Polisena, Khai Tran, Karen Cimon, Brian Hutton, Sarah McGill, Krisan Palmer, Richard E. Scott

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Agency for Drugs and Technologies in Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTelehealthHeart failurePsychological interventionTelemedicineMeta-analysisQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)Emergency medicineMEDLINEIntensive care medicineHealth careMedical emergencyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a systematic review of the literature about home telemonitoring compared with usual care. An electronic literature search was conducted to identify studies of home telemonitoring use in congestive heart failure (CHF) patients. Twenty-one original studies on home telemonitoring for patients with CHF were included (3082 patients). A random effects model was used to compute treatment efficacy to measure the average effect of the intervention across all studies where the quantitative pooling of results was appropriate. Home telemonitoring reduced mortality (risk ratio = 0.64; 95% CI: 0.48-0.85) compared with usual care. Several studies suggested that home telemonitoring also helped to lower the number of hospitalizations and the use of other health services. Patient quality of life and satisfaction with home telemonitoring were similar or better than with usual care. More studies of higher methodological quality are required to give more precise information about the potential clinical effectiveness of home telehealth interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,018
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations226
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Telemedicine and TelecareMême sujetHeart Failure Treatment and ManagementTravaux en français237 207