Nurse-led Care for Patients with Rheumatoid Arthritis: A Systematic Review of the Effect on Quality of Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the nurse-led care (NLC) model, nurses take on the primary responsibility for patient management. We systematically assessed the effect of NLC for patients with rheumatoid arthritis (RA) on multiple dimensions of quality of care from the Alberta Quality of Care Matrix for Health. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, and CINAHL from 1950 to January 2015. English-language studies were included if they reported on NLC for patients with RA and assessed 1 or more dimensions of quality (effectiveness, acceptability, efficiency, accessibility, appropriateness, and safety). Data were synthesized using narrative analysis. RESULTS: We included 10 studies. The NLC models varied in terms of nurses' professional designation (clinical nurse specialists or nurse practitioners); however, their role in the clinic was fairly consistent. Disease activity was the most common measure of effectiveness, with NLC being equal (n = 2) or superior (n = 3) to the comparator. NLC was equal (n = 1) or superior (n = 5) versus the comparator in terms of patient satisfaction (i.e., acceptability of care). NLC was equally safe as other models (n = 2). Regarding efficiency, results varied across studies (n = 6) and did not allow for conclusions about models' cost-effectiveness. In qualitative studies, patients found NLC to be superior in terms of accessibility [i.e., continuity of care (n = 3) and appropriateness measured with education and support (n = 4)]; however, no quantitative measures were found. CONCLUSION: NLC for patients with RA is effective, acceptable, and safe as compared with other models. However, current evidence is insufficient to draw conclusions about its efficiency, accessibility, and appropriateness.
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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 | 0,013 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».