MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2071226302 · doi:10.1186/s12913-014-0654-6

Mobile phone text messaging interventions for HIV and other chronic diseases: an overview of systematic reviews and framework for evidence transfer

2015· review· en· W2071226302 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLPsychological interventionNursing researchHealth informaticsPsycINFOSystematic reviewPublic healtheHealthMEDLINEHealth careFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Strong international commitment and the widespread use of antiretroviral therapy have led to higher longevity for people living with human immune deficiency virus (HIV). Text messaging interventions have been shown to improve health outcomes in people living with HIV. The objectives of this overview were to: map the state of the evidence of text messaging interventions, identify knowledge gaps, and develop a framework for the transfer of evidence to other chronic diseases. METHODS: We conducted a systematic review of systematic reviews on text messaging interventions to improve health or health related outcomes. We conducted a comprehensive search of PubMed, EMBASE (Exerpta Medica Database), CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), PsycINFO, Web of Science (WoS) and the Cochrane Library on the 17th April 2014. Screening, data extraction and assessment of methodological quality were done in duplicate. Our findings were used to develop a conceptual framework for transfer. RESULTS: Our search identified 135 potential systematic reviews of which nine were included, reporting on 37 source studies, conducted in 19 different countries. Seven of nine (77.7%) of these reviews were high quality. There was some evidence for text messaging as a tool to improve adherence to antiretroviral therapy. Text messages also improved attendance at appointments and behaviour change outcomes. The findings were inconclusive for self-management of illness, treatment of tuberculosis and communicating results of medical investigations. The geographical distribution of text messaging research was limited to specific regions of the world. Prominent knowledge gaps included the absence of data on long term outcomes, patient satisfaction, and economic evaluations. The included reviews also identified methodological limitations in many of the primary studies. CONCLUSIONS: Global evidence supports the use of text messaging as a tool to improve adherence to medication and attendance at scheduled appointments. Given the similarities between HIV and other chronic diseases (long-term medications, life-long care, strong link to behaviour and the need for home-based support) evidence from HIV may be transferred to these diseases using our proposed framework by integration of HIV and chronic disease services or direct transfer.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,587
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,071 · 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