A systematic review of the main mechanisms of heart failure disease management interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the main mechanisms of heart failure (HF) disease management programmes based in hospitals, homes or the community. METHODS: Systematic review of qualitative and quantitative studies using realist synthesis. The search strategy incorporated general and specific terms relevant to the research question: HF, self-care and programmes/interventions for HF patients. To be included, papers had to be published in English after 1995 (due to changes in HF care over recent years) to May 2014 and contain specific data related to mechanisms of effect of HF programmes. 10 databases were searched; grey literature was located via Proquest Dissertations and Theses, Google and publications from organisations focused on HF or self-care. RESULTS: 33 studies (n=3355 participants, mean age: 65 years, 35% women) were identified (18 randomised controlled trials, three mixed methods studies, six pre-test post-test studies and six qualitative studies). The main mechanisms identified in the studies were associated with increased patient understanding of HF and its links to self-care, greater involvement of other people in this self-care, increased psychosocial well-being and support from health professionals to use technology. CONCLUSION: Future HF disease management programmes should seek to harness the main mechanisms through which programmes actually work to improve HF self-care and outcomes, rather than simply replicating components from other programmes. The most promising mechanisms to harness are associated with increased patient understanding and self-efficacy, involvement of other caregivers and health professionals and improving psychosocial well-being and technology use.
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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 | 0,034 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».