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Enregistrement W2100699660 · doi:10.1186/cc11429

The effect of telemedicine in critically ill patients: systematic review and meta-analysis

2012· review· en· W2100699660 sur OpenAlexaffabout
M. Elizabeth Wilcox, Neill K. J. Adhikari

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyMeta-analysisConfidence intervalIntensivistIntensive care unitTelemedicineEmergency medicineCritically illRelative riskPsychological interventionMEDLINEIntensive careIntensive care medicineInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Telemedicine extends intensivists' reach to critically ill patients cared for by other physicians. Our objective was to evaluate the impact of telemedicine on patients' outcomes. METHODS: We searched electronic databases through April 2012, bibliographies of included trials, and indexes and conference proceedings in two journals (2001 to 2012). We selected controlled trials or observational studies of critically ill adults or children, examining the effects of telemedicine on mortality. Two authors independently selected studies and extracted data on outcomes (mortality and length of stay in the intensive care unit (ICU) and hospital) and methodologic quality. We used random-effects meta-analytic models unadjusted for case mix or cluster effects and quantified between-study heterogeneity by using I² (the percentage of total variability across studies attributable to heterogeneity rather than to chance). RESULTS: Of 865 citations, 11 observational studies met selection criteria. Overall quality was moderate (mean score on Newcastle-Ottawa scale, 5.1/9; range, 3 to 9). Meta-analyses showed that telemedicine, compared with standard care, is associated with lower ICU mortality (risk ratio (RR) 0.79; 95% confidence interval (CI), 0.65 to 0.96; nine studies, n = 23,526; I2 = 70%) and hospital mortality (RR, 0.83; 95% CI, 0.73 to 0.94; nine studies, n = 47,943; I² = 72%). Interventions with continuous patient-data monitoring, with or without alerts, reduced ICU mortality (RR, 0.78; 95% CI, 0.64 to 0.95; six studies, n = 21,384; I² = 74%) versus those with remote intensivist consultation only (RR, 0.64; 95% CI, 0.20 to 2.07; three studies, n = 2,142; I2 = 71%), but effects were statistically similar (interaction P = 0.74). Effects were also similar in higher (RR, 0.83; 95% CI, 0.68 to 1.02) versus lower (RR, 0.69; 95% CI, 0.40 to 1.19; interaction, P = 0.53) quality studies. Reductions in ICU and hospital length of stay were statistically significant (weighted mean difference (telemedicine-control), -0.62 days; 95% CI, -1.21 to -0.04 days and -1.26 days; 95% CI, -2.49 to -0.03 days, respectively; I2 > 90% for both). CONCLUSIONS: Telemedicine was associated with lower ICU and hospital mortality among critically ill patients, although effects varied among studies and may be overestimated in nonrandomized designs. The optimal telemedicine technology configuration and dose tailored to ICU organization and case mix remain unclear.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,036
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations232
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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