G425(P) A systematic review and meta-analysis of out of hospital nursing interventions to reduce emergency department attendances in children and young people
Notice bibliographique
Résumé
Aims Rising use of emergency departments has resulted in increased costs and poor quality of care for children and young people. Clear evidence on which interventions work in reducing the number of unplanned admissions is important for those who use and commission emergency department services and to improve the quality of healthcare services. There is a policy imperative to shift care out of hospitals but insufficient evidence on the effectiveness of out of hospital care. This review aims to identify, critique, and collate outcomes in published evidence for nurse-led out hospital care for children and young people with chronic conditions. Methods Two databases were systematically searched from 1965–2017, to identify randomised controlled trials that used nurse-led out of hospital care to reduce emergency department attendances in children and young people (0–18 years) with at least one chronic condition. The pooled incidence rate ratio (IRR) was estimated using the R package metaphor. Results Five randomised controlled trials (3 USA, 1 Canada, 1 Scotland) met the inclusion criteria. All five trials were included in the qualitative review but four were included in the meta-analysis due to heterogeneity in outcome measures. Four papers reported on CYP with asthma and the fifth on chronic illness. Only three papers reported significant effect for a reduction in emergency department attendances. Study quality was moderate, with a medium risk of bias. The meta-analysis fitted a random-effects model, which estimated a pooled IRR of 0.65 (95% CI 0.40, 1.03) implying a non-significant positive effect of nurse-led out of hospital care on reducing emergency department attendance. Conclusions Although this review found no association between emergency department usage and nurse-led out of hospital care, the effect sizes were large and three papers found positive associations. Only five randomised controlled trials were included in this review, most of which studied children and young people with asthma, highlighting the need for further research in this area.
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».