Comparative Effectiveness of Transitional Care Services in Patients Discharged from the Hospital with Heart Failure: A Systematic Review and Network Meta-Analysis
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
AIMS: To compare the effectiveness of transitional care services in decreasing all-cause death and all-cause readmissions following hospitalization for heart failure (HF). METHODS AND RESULTS: We searched PubMed, Embase, CINAHL, and Cochrane Clinical Trials Register for randomized controlled trials (RCTs) published in 2000-2015 that tested the efficacy of transitional care services in patients hospitalized for HF, provided ≥1 month of follow-up, and reported all-cause mortality or all-cause readmissions. Our network meta-analysis included 53 RCTs (12 356 patients). Among services that significantly decreased all-cause mortality compared with usual care, nurse home visits were most effective [ranking P-score 0.6794; relative risk (RR) 0.78, 95% confidence intervals (CI) 0.62-0.98], followed by disease management clinics (DMCs) (ranking P-score 0.6368; RR 0.80, 95% CI 0.67-0.97). Among services that significantly decreased all-cause readmission, nurse home visits were most effective [ranking P-score 0.8365; incident rate ratio (IRR) 0.65, 95% CI 0.49-0.86], followed by nurse case management (NCM) (ranking P-score 0.6168; IRR 0.77, 95% CI 0.63-0.95), and DMCs (ranking P-score 0.5691; IRR 0.80, 95% CI 0.66-0.97). There was no significant difference in the comparative effectiveness of services that improved each outcome. Nurse home visits had the greatest pooled cost-savings (3810 USD, 95% CI 3682-3937), followed by NCM (3435 USD, 95% CI 3224-3645), and DMCs (245 USD, 95% CI -70 to 559). Telephone, telemonitoring, pharmacist, and education interventions did not significantly improve clinical outcomes. CONCLUSION: Nurse home visits and DMCs decrease all-cause mortality after hospitalization for HF. Along with NCM, they also reduce all-cause readmissions, with no significant difference in comparative effectiveness. These services reduce healthcare system costs to varying degrees.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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