Effectiveness of preventive primary care outreach interventions aimed at older people: meta-analysis of randomized controlled trials.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effectiveness of preventive primary care outreach interventions aimed at older people. Knowing whether such interventions are effective could help busy family physicians make choices about which preventive care services to provide. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, CINAHL, AgeLine, Cochrane Controlled Trials Register, and EMBASE databases and reviewed the reference lists of retrieved articles. STUDY SELECTION: We included studies of preventive primary care interventions aimed at patients 65 years and older if the studies were randomized controlled trials and if any of the following outcomes was reported: mortality, living in the community, admission to acute care hospitals, and admission to long-term care. We defined preventive primary care outreach as proactive, provider-initiated care, which can be provided by nurses, physicians, other professionals, or volunteers, that is in addition to usual care and is provided in primary care settings. Such care can be provided through home visits, office visits, telephone contacts, or a combination of these methods. SYNTHESIS: We assessed the quality of studies and extracted descriptive information on study populations, interventions, and outcomes for 19 trials involving 14,911 patients. Summary odds ratios were estimated for each outcome using a random effects model. CONCLUSION: This review showed that studies of preventive primary care outreach interventions aimed at older people were associated with a 17% reduction of mortality and a 23% increased likelihood of continuing to live in the community.
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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 | 0,042 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».