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Enregistrement W2621576660 · doi:10.2147/copd.s133317

Features of self-management interventions for people with COPD associated with improved health-related quality of life and reduced emergency department visits: a systematic review and meta-analysis

2017· review· en· W2621576660 sur OpenAlexaff
James Newham, Justin Presseau, Karen Heslop-Marshall, Siân Russell, Oladapo Ogunbayo, Paul Netts, Barbara Hanratty, Eileen Kaner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of COPD · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchNewcastle Gateshead Clinical Commissioning Group
Mots-clésMedicinePsychological interventionConfidence intervalMeta-analysisCOPDStrictly standardized mean differenceQuality of life (healthcare)Emergency departmentPhysical therapySystematic reviewRandomized controlled trialMEDLINEEmergency medicineInternal medicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Self-management interventions (SMIs) are recommended for individuals with COPD to help monitor symptoms and optimize health-related quality of life (HRQOL). However, SMIs vary widely in content, delivery, and intensity, making it unclear which methods and techniques are associated with improved outcomes. This systematic review aimed to summarize the current evidence base surrounding the effectiveness of SMIs for improving HRQOL in people with COPD. Methods: Systematic reviews that focused upon SMIs were eligible for inclusion. Intervention descriptions were coded for behavior change techniques (BCTs) that targeted self-management behaviors to address 1) symptoms, 2) physical activity, and 3) mental health. Meta-analyses and meta-regression were used to explore the association between health behaviors targeted by SMIs, the BCTs used, patient illness severity, and modes of delivery, with the impact on HRQOL and emergency department (ED) visits. Results: Data related to SMI content were extracted from 26 randomized controlled trials identified from 11 systematic reviews. Patients receiving SMIs reported improved HRQOL (standardized mean difference =−0.16; 95% confidence interval [CI] =−0.25, −0.07; P =0.001) and made fewer ED visits (standardized mean difference =−0.13; 95% CI =−0.23, −0.03; P =0.02) compared to patients who received usual care. Patients receiving SMIs targeting mental health alongside symptom management had greater improvement of HRQOL (Q=4.37; P =0.04) and fewer ED visits (Q=5.95; P =0.02) than patients receiving SMIs focused on symptom management alone. Within-group analyses showed that HRQOL was significantly improved in 1) studies with COPD patients with severe symptoms, 2) single-practitioner based SMIs but not SMIs delivered by a multidisciplinary team, 3) SMIs with multiple sessions but not single session SMIs, and 4) both individual- and group-based SMIs. Conclusion: SMIs can be effective at improving HRQOL and reducing ED visits, with those targeting mental health being significantly more effective than those targeting symptom management alone. Keywords: self-management, emergency department visits, behavior change techniques, COPD, mental health, meta-analysis

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,037
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations96
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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