What is the impact of systems of care for heart failure on patients diagnosed with heart failure: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital admissions for heart failure are predicted to rise substantially over the next decade placing increasing pressure on the health care system. There is an urgent need to redesign systems of care for heart failure to improve evidence-based practice and create seamless transitions through the continuum of care. The aim of the review was to examine systems of care for heart failure that reduce hospital readmissions and/or mortality. METHOD: August 2015. Inclusion criteria for studies were: English language, randomised controlled trials, non-randomised trials and cohort studies of systems of care for patients diagnosed with heart failure and aimed at reducing hospital readmissions and/or mortality. Three reviewer authors independently assessed articles for eligibility based on title and abstract and then full-text. Quality of evidence was assessed using Newcastle-Ottawa Scale for non-randomised trials and GRADE rating tool for randomised controlled trials. RESULTS: We included 29 articles reporting on systems of care in the workforce, primary care, in-hospital, transitional care, outpatients and telemonitoring. Several studies found that access to a specialist heart failure team/service reduced hospital readmissions and mortality. In primary care, a collaborative model of care where the primary physician shared the care with a cardiologist, improved patient outcomes compared to a primary physician only. During hospitalisation, quality improvement programs improved the quality of inpatient care resulting in reduced hospital readmissions and mortality. In the transitional care phase, heart failure programs, nurse-led clinics, and early outpatient follow-up reduced hospital readmissions. There was a lack of evidence as to the efficacy of telemonitoring with many studies finding conflicting evidence. CONCLUSION: Redesigning systems of care aimed at improving the translation of evidence into clinical practice and transitional care can potentially improve patient outcomes in a cohort of patients known for high readmission rates and mortality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle