Secondary prevention programmes for coronary heart disease: a meta-regression showing the merits of shorter, generalist, primary care-based interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to determine which programme characteristics influence the effectiveness of secondary prevention programmes for Coronary Heart Disease. DESIGN: The study follows a meta-regression design. METHODS: We conducted a meta-regression within a systematic review of randomized trials comparing secondary prevention programmes versus usual care. The primary outcome was all-cause mortality. Studies were identified by searching multiple electronic databases, bibliographies of published studies, contact with experts, and references provided by the United States Centers for Medicare and Medicaid Services. Primary authors of all relevant trials were surveyed for detailed information on programme characteristics. Forty-six unique trials were identified (18 821 patients). The pooled all-cause mortality risk ratio (RR) for programmes was 0.87 [95% confidence interval (CI) 0.79-0.97]. Programmes containing less than 10 h of patient contact with health professionals reduced all-cause mortality (RR 0.80, 95% CI 0.68-0.95) as effectively as programmes with more contact time. Programmes provided in general practice settings were effective at reducing all-cause mortality (RR 0.76, 95% CI 0.63-0.92) and compared favourably with the effectiveness of hospital-based programmes. Other characteristics, including specialist versus generalist provision, did not appreciably impact programme effectiveness. CONCLUSIONS: Shorter secondary prevention programmes, those based in general practice, and those staffed by generalists are at least as effective in reducing all cause mortality in patients with coronary heart disease as longer programmes, hospital-based programmes, and programmes staffed by specialists.
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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 | 0,036 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».