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Enregistrement W2073097955 · doi:10.1186/s12884-014-0428-5

Management of pregnant and postnatal women with pre-existing diabetes or cardiac disease using multi-disciplinary team models of care: a systematic review

2014· review· en· W2073097955 sur OpenAlexaboutno aff
Debra Bick, Sarah Beake, Lucy C. Chappell, Khaled Ismail, David R. McCance, James Green, Cath Taylor

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Issues in Pregnancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing's College London
Mots-clésMedicinePregnancyReproductive medicineFamily medicineDiseaseMEDLINEDisease managementHealth carePediatricsIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: More women with an increased risk of poor pregnancy outcome due to pre-existing medical conditions are becoming pregnant. Although clinical care provided through multi-disciplinary team (MDT) working is recommended, little is known about the structure or working practices of different MDT models, their impact on maternal and infant outcomes or healthcare resources. The objectives of this review were to consider relevant international evidence to determine the most appropriate MDT models of care to manage complex medical conditions during and after pregnancy, with a specific focus on pre-existing diabetes or cardiac disease in high income country settings. METHODS: Quantitative and qualitative evidence of MDT models of care for the management of pregnant/postnatal women with pre-existing diabetes and cardiac disease was considered. A search of the literature published between January 2002 - January 2014 was undertaken. Methodological quality was assessed using checklists developed by the Joanna Briggs Institute. Given limited primary and secondary research evidence, guidelines and opinion papers were included. Two independent reviewers conducted critical appraisal of included papers. RESULTS: Nineteen papers were included from UK, Canada, USA, the Netherlands and Singapore. No studies were found which had compared MDT models for pregnant/postnatal women with pre-existing diabetes or cardiac disease. Two small retrospective studies reported better outcomes for women with cardiac disease if an MDT approach was used, although evidence to support this was limited. Due to study heterogeneity it was not possible to meta-analyse data. No evidence was identified of MDT management in the postnatal period or impacts of MDT working on healthcare resources. CONCLUSIONS: Despite widespread promotion of MDT models of care for pregnant and postnatal women with pre-existing diabetes or cardiac disease, there is a dearth of primary evidence to inform structure or working practices or beneficial impact on maternal and infant outcomes or healthcare resources. Primary research into if or how MDT models of care improve outcomes for women with complex pregnancies is urgently needed.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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