The clinical effectiveness and cost‐effectiveness of clinical nurse specialist‐led hospital to home transitional care: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Clinical nurse specialists (CNSs) are major providers of transitional care. This paper describes a systematic review of randomized controlled trials (RCTs) evaluating the clinical effectiveness and cost-effectiveness of CNS transitional care. METHODS: We searched 10 electronic databases, 1980 to July 2013, and hand-searched reference lists and key journals for RCTs that evaluated health system outcomes of CNS transitional care. Study quality was assessed using the Cochrane Risk of Bias and Quality of Health Economic Studies tools. The quality of evidence for individual outcomes was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) tool. We pooled data for similar outcomes. RESULTS: Thirteen RCTs of CNS transitional care were identified (n = 2463 participants). The studies had low (n = 3), moderate (n = 8) and high (n = 2) risk of bias and weak economic analyses. Post-cancer surgery, CNS care was superior in reducing patient mortality. For patients with heart failure, CNS care delayed time to and reduced death or re-hospitalization, improved treatment adherence and patient satisfaction, and reduced costs and length of re-hospitalization stay. For elderly patients and caregivers, CNS care improved caregiver depression and reduced re-hospitalization, re-hospitalization length of stay and costs. For high-risk pregnant women and very low birthweight infants, CNS care improved infant immunization rates and maternal satisfaction with care and reduced maternal and infant length of hospital stay and costs. CONCLUSIONS: There is low-quality evidence that CNS transitional care improves patient health outcomes, delays re-hospitalization and reduces hospital length of stay, re-hospitalization rates and costs. Further research incorporating robust economic evaluation is needed.
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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 | 0,022 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».