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Enregistrement W2888528917 · doi:10.1503/cmaj.171391

Effectiveness of interventions for managing multiple high-burden chronic diseases in older adults: a systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2888528917 sur OpenAlexaffvenue
Monika Kastner, Roberta Cardoso, Yonda Lai, Victoria Treister, Jemila S. Hamid, Leigh Hayden, Geoff Wong, Noah Ivers, Barbara Liu, Sharon Marr, Jayna Holroyd‐Leduc, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensPublic Health OntarioCalgary General HospitalFoothills Medical CentreMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalWomen's College HospitalHamilton Health SciencesUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionMeta-analysisCOPDDepression (economics)Randomized controlled trialConfidence intervalRelative riskDementiaComorbidityMEDLINEInternal medicineDiabetes mellitusSystematic reviewPhysical therapyGerontologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>INTRODUCTION:</h3> 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. <h3>METHODS:</h3> 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. <h3>RESULTS:</h3> 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; <i>I</i><sup>2</sup> = 0%) and reduced glycosylated hemoglobin (HbA<sub>1c</sub>) levels (mean difference −0.51; 95% CI −0.90 to −0.11; <i>I</i><sup>2</sup> = 0%), but not mortality (relative risk [RR] 0.79; 95% CI 0.53 to 1.17; <i>I</i><sup>2</sup> = 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] (<i>p</i> = 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; <i>I</i><sup>2</sup> = 0%). <h3>INTERPRETATION:</h3> 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 HbA<sub>1c</sub>, reduce depressive symptoms, improve health-related functional status, and increase the use of mental health services. <h3>Protocol registration:</h3> PROSPERO-CRD42014014489

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations168
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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