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Enregistrement W2344419124 · doi:10.1183/13993003.01860-2015

Characteristics of effective self-management interventions in patients with COPD: individual patient data meta-analysis

2016· review· en· W2344419124 sur OpenAlexaff
Nini H. Jonkman, Heleen Westland, Jaap C.A. Trappenburg, Rolf H. H. Groenwold, Erik Bischoff, Jean Bourbeau, Christine Bucknall, David Coultas, Tanja Effing, Michael Epton, Frode Gallefoss, Judith García‐Aymerich, Suzanne M. Lloyd, Evelyn M. Monninkhof, Huong Q. Nguyen, Job van der Palen, Kathryn Rice, Maria Sedeno, Stephanie Taylor, Thierry Troosters, Nicholas Zwar, Arno W. Hoes, Marieke J. Schuurmans

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineMeta-analysisCOPDHazard ratioSelf-managementRelative riskPhysical therapyRandomized controlled trialConfidence intervalPulmonary diseaseInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is unknown whether heterogeneity in effects of self-management interventions in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) can be explained by differences in programme characteristics. This study aimed to identify which characteristics of COPD self-management interventions are most effective.Systematic search in electronic databases identified randomised trials on self-management interventions conducted between 1985 and 2013. Individual patient data were requested for meta-analysis by generalised mixed effects models.14 randomised trials were included (67% of eligible), representing 3282 patients (75% of eligible). Univariable analyses showed favourable effects on some outcomes for more planned contacts and longer duration of interventions, interventions with peer contact, without log keeping, without problem solving, and without support allocation. After adjusting for other programme characteristics in multivariable analyses, only the effects of duration on all-cause hospitalisation remained. Each month increase in intervention duration reduced risk of all-cause hospitalisation (time to event hazard ratios 0.98, 95% CI 0.97-0.99; risk ratio (RR) after 6 months follow-up 0.96, 95% CI 0.92-0.99; RR after 12 months follow-up 0.98, 95% CI 0.96-1.00).Our results showed that longer duration of self-management interventions conferred a reduction in all-cause hospitalisations in COPD patients. Other characteristics are not consistently associated with differential effects of self-management interventions across clinically relevant outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,063
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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