Telehealthcare for asthma: a Cochrane review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telehealthcare has the potential to provide care for long-term conditions that are increasingly prevalent, such as asthma. We conducted a systematic review of studies of telehealthcare interventions used for the treatment of asthma to determine whether such approaches to care are effective. METHODS: We searched the Cochrane Airways Group Specialised Register of Trials, which is derived from systematic searches of bibliographic databases including CENTRAL (the Cochrane Central Register of Controlled Trials), MEDLINE, Embase, CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature) and PsycINFO, as well as other electronic resources. We also searched registers of ongoing and unpublished trials. We were interested in studies that measured the following outcomes: quality of life, number of visits to the emergency department and number of admissions to hospital. Two reviewers identified studies for inclusion in our meta-analysis. We extracted data and used fixedeffect modelling for the meta-analyses. RESULTS: We identified 21 randomized controlled trials for inclusion in our analysis. The methods of telehealthcare intervention these studies investigated were the telephone and video- and Internet-based models of care. Meta-analysis did not show a clinically important improvement in patients' quality of life, and there was no significant change in the number of visits to the emergency department over 12 months. There was a significant reduction in the number of patients admitted to hospital once or more over 12 months (risk ratio 0.25 [95% confidence interval 0.09 to 0.66]). INTERPRETATION: We found no evidence of a clinically important impact on patients' quality of life, but telehealthcare interventions do appear to have the potential to reduce the risk of admission to hospital, particularly for patients with severe asthma. Further research is required to clarify the cost-effectiveness of models of care based on telehealthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».