Improving quality of care for persons with diabetes: an overview of systematic reviews - what does the evidence tell us?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ensuring high quality care for persons with diabetes remains a challenge for healthcare systems globally with consistent evidence of suboptimal care and outcomes. There is increasing interest in quality improvement strategies to improve diabetes management as reflected by a growing number of systematic reviews. These reviews are of varying quality and dispersed across many sources. In this paper, we present an overview of systematic reviews evaluating the impact of interventions to improve the quality of diabetes care. METHODS: We searched for systematic reviews evaluating the effectiveness of any intervention intended to improve intermediate patient outcomes and process of care measures for patients with any type of diabetes. Two reviewers independently screened search results, appraised each systematic review using AMSTAR and extracted data from high quality reviews (AMSTAR score ≥ 5). Within reviews, we used vote counting by direction of effect to report the number of studies favouring an intervention for each outcome. We produced summaries of results for each intervention category. RESULTS: We identified 125 reviews of varying methodological quality and summarised key findings from 50 high quality reviews. We categorised reviews by quality improvement intervention. Eight reviews were broad based (involving a variety of strategies). Other reviews considered: patient education and support (n = 21), telemedicine (n = 10), provider role changes (n = 7), and organisational changes (n = 4). Reviews reported intermediate patient outcomes (e.g. glycaemic control) (n = 49) and process of care outcomes (n = 9). There was evidence of considerable overlap of included studies between reviews. CONCLUSIONS: There is consistent evidence from high quality systematic reviews that patient education and support, provider role changes, and telemedicine are associated with improvements in glycaemic and vascular risk factor control in patients. There is less evidence about the impact of quality improvement interventions on other key process measures such as screening patients for diabetic complications. This paper provides decision makers with a comprehensive overview of evidence from high quality systematic reviews about the effects of quality improvement interventions on improving diabetes care.
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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 | 0,048 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».