Interventions to increase attendance for diabetic retinopathy screening: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Study objectives were to: 1) determine the effectiveness of interventions to improve diabetic retinopathy screening ( DRS ) attendance; 2) specify intervention content in terms of behaviour change techniques ( BCT s); 3) determine whether interventions that included particular BCT s were more effective in increasing attendance. Methods We searched the Cochrane Library, MEDLINE , EMBASE and clinical trials registers to February 2017 for randomised controlled trials ( RCT s) that were designed to improve attendance for DRS or were evaluating general quality improvement ( QI ) strategies for diabetes care and reported the effect of the intervention on DRS attendance. We did not use any date or language restrictions in the searches. We identified and categorised component BCT s using an established BCT Taxonomy ( BCTT v1). Results We included 66 RCT s. QI interventions were multifaceted and targeted patients, healthcare professionals ( HCP s) or healthcare systems. Overall, DRS attendance increased by 12% (risk difference ( RD ) 0.12 [95% CI 0.10‐0.14]) compared with usual care, with substantial heterogeneity in effect size. Both DRS ‐targeted and general QI interventions were effective, particularly where baseline DRS attendance was low. All frequently identified BCT s were associated with significant improvements in attendance. Higher effect estimates were observed in sub‐group analyses for the BCT s ‘goal setting (outcome)’ (0.26 [0.16‐0.36]) and ‘feedback on outcomes of behaviour’ ( RD 0.22 [0.15‐0.29]) in interventions targeting patients, and ‘restructuring the social environment’ ( RD 0.19 [0.12‐0.26]) and ‘credible source’ ( RD 0.16 [0.08‐0.24]) in interventions targeting HCP s. Conclusions RCT evidence indicates that QI interventions incorporating specific BCT components are associated with meaningful improvements in DRS attendance compared to usual care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».