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Enregistrement W2461732429 · doi:10.1177/1077558716655451

Improving Heart Failure Outcomes in Ambulatory and Community Care: A Scoping Study

2016· review· en· W2461732429 sur OpenAlexafffund
Lorraine Jensen, Sarah M. Troster, Kimberly Cai, Avram Shack, Ying-Ju Chang, Wei Yun Wang, Ji Soo Kim, Diva Turial, Arlene S. Bierman

Notice bibliographique

RevueMedical Care Research and Review · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreDalhousie UniversityUniversity of TorontoNiagara Health System
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésPsychological interventioneHealthMedicineAmbulatory careHealth careFidelityMEDLINESystematic reviewGerontologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a large body of literature testing interventions to improve heart failure care, care is often suboptimal. This scoping study assesses organizational interventions to improve heart failure outcomes in ambulatory settings. Fifty-two studies and systematic reviews assessing multicomponent, self-management support, and eHealth interventions were included. Studies dating from the 1990s demonstrated that multicomponent interventions could reduce hospitalizations, readmissions, mortality, and costs and improve quality of life. Self-management support appeared more effective when included in multicomponent interventions. The independent contribution of eHealth interventions remains unclear. No studies addressed management of comorbidities, geriatric syndromes, frailty, or end of life care. Few studies addressed risk stratification or vulnerable populations. Limited reporting about intervention components, implementation methods, and fidelity presents challenges in adapting this literature to scale interventions. The use of standardized reporting guidelines and study designs that produce more contextual evidence would better enable application of this work in health system redesign.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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