Shared medical appointments for patients with a nondiabetic physical chronic illness: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Shared medical appointments are group appointments, with an optional individual consultation, for patients diagnosed with chronic illnesses. Shared medical appointments improve diabetes management, but little is known about their use for other illnesses. The objective was to determine the effect that shared medical appointments have on patients with a physical chronic illness, healthcare providers, and the healthcare system. METHODS: A systematic review was conducted searching databases from January 1970 to September 2016. Eligible trials evaluated shared medical appointments for patients with a homogeneous chronic illness, excluding diabetes and mental illness. Screening, data extraction, and risk of bias were conducted independently by two authors. Analysis was descriptive. RESULTS: Of 2364 citations, nine randomized trials were included. Shared medical appointments were evaluated for cardiovascular illnesses (four studies), breast cancer, chronic kidney disease, Parkinson's disease, stress urinary incontinence, and carpal tunnel syndrome. Compared to usual care, no negative effects on patient quality of life, knowledge and satisfaction were reported. One study reported no difference in healthcare provider satisfaction. Another study showed fewer hospital admissions for patients who attended shared medical appointments. DISCUSSION: Few rigorous studies evaluated the use of shared medical appointments for chronic illnesses. Overall, there appears to be no patient harms. Further studies should include more objective outcomes and larger sample sizes.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».