Impact of self-management interventions on stable angina symptoms and health-related quality of life: a meta-analysis
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
BACKGROUND: Chronic stable angina (CSA) has a major negative impact on health-related quality of life (HRQL) including poor general health status, psychological distress, and inability to self-manage. METHODS: We used meta-analysis to assess the effectiveness of self-management interventions for improving stable angina symptoms, HRQL and psychological well-being. Nine trials, involving 1,282 participants in total, were included. We used standard inverse-variance random-effects meta-analysis to combine the trials. Heterogeneity between trials was evaluated using chi-square tests for the tau-squared statistic and quantified using the I2 statistic. RESULTS: There was significant improvement in the frequency of angina symptoms (Seattle Angina Questionnaire [SAQ], symptom diary) across trials, standardized mean difference (SMD): 0.30 (95% Confidence interval [CI] 0.14, 0.47), as well as reduction in the use of sublingual (SL) nitrates, SMD: -0.49 (95% CI -0.77, -0.20). Significant improvements for physical limitation (SAQ), SMD: 0.38 (95% CI 0.20, 0.55) and depression scores (Hospital Anxiety and Depression Scale), SMD: -1.38 (95% CI -2.46, -0.30) were also found. The impact of SM on anxiety was uncertain due to statistical heterogeneity across trials for this outcome, I2 = 98%. SM did not improve other HRQL dimensions including angina stability, disease perception, and treatment satisfaction. CONCLUSIONS: SM interventions significantly improve angina frequency and physical limitation; they also decrease the use of SL nitrates and improve depression in some cases. Further work is needed to make definitive conclusions about the impact of SM on cardiac-specific anxiety.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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