Effectiveness of interventions for managing multiple high-burden chronic diseases in older adults: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: More than half of older adults (age ≥ 65 yr) have 2 or more high-burden multimorbidity conditions (i.e., highly prevalent chronic diseases, which are associated with increased health care utilization; these include diabetes [DM], dementia, depression, chronic obstructive pulmonary disease [COPD], cardiovascular disease [CVD], arthritis, and heart failure [HF]), yet most existing interventions for managing chronic disease focus on a single disease or do not respond to the specialized needs of older adults. We conducted a systematic review and meta-analysis to identify effective multimorbidity interventions compared with a control or usual care strategy for older adults. METHODS: We searched bibliometric databases for randomized controlled trials (RCTs) evaluating interventions for managing multiple chronic diseases in any language from 1990 to December 2017. The primary outcome was any outcome specific to managing multiple chronic diseases as reported by studies. Reviewer pairs independently screened citations and full-text articles, extracted data and assessed risk of bias. We assessed statistical and methodological heterogeneity and performed a meta-analysis of RCTs with similar interventions and components. RESULTS: We included 25 studies (including 15 RCTs and 6 cluster RCTs) (12 579 older adults; mean age 67.3 yr). In patients with [depression + COPD] or [CVD + DM], care-coordination strategies significantly improved depressive symptoms (standardized mean difference −0.41; 95% confidence interval [CI] −0.59 to −0.22; I2 = 0%) and reduced glycosylated hemoglobin (HbA1c) levels (mean difference −0.51; 95% CI −0.90 to −0.11; I2 = 0%), but not mortality (relative risk [RR] 0.79; 95% CI 0.53 to 1.17; I2 = 0%). Among secondary outcomes, care-coordination strategies reduced functional impairment in patients with [arthritis + depression] (between-group difference −0.82; 95% CI −1.17 to −0.47) or [DM + depression] (between-group difference 3.21; 95% CI 1.78 to 4.63); improved cognitive functioning in patients with [DM + depression] (between-group difference 2.44; 95% CI 0.79 to 4.09) or [HF + COPD] (p = 0.006); and increased use of mental health services in those with [DM + (CVD or depression)] (RR 2.57; 95% CI 1.90 to 3.49; I2 = 0%). INTERPRETATION: Subgroup analyses showed that older adults with diabetes and either depression or cardiovascular disease, or with coexistence of chronic obstructive pulmonary disease and heart failure, can benefit from care-coordination strategies with or without education to lower HbA1c, reduce depressive symptoms, improve health-related functional status, and increase the use of mental health services. Protocol registration: PROSPERO-CRD42014014489
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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 | 0,023 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».