Telehealth interventions for the secondary prevention of coronary heart disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronary heart disease (CHD) is a major cause of death worldwide. Cardiac rehabilitation, an evidence-based CHD secondary prevention programme, remains underutilized. Telehealth may offer an innovative solution to overcome barriers to cardiac rehabilitation attendance. We aimed to determine whether contemporary telehealth interventions can provide effective secondary prevention as an alternative or adjunct care compared with cardiac rehabilitation and/or usual care for patients with CHD. METHODS: Relevant randomized controlled trials evaluating telehealth interventions in CHD patients with at least three months' follow-up compared with cardiac rehabilitation and/or usual care were identified by searching electronic databases. We checked reference lists, relevant conference lists, grey literature and keyword searching of the Internet. Main outcomes included all-cause mortality, rehospitalization/cardiac events and modifiable risk factors. (PROSPERO registration number 77507.). RESULTS: In total, 32 papers reporting 30 unique trials were identified. Telehealth was not significant associated with a lower all-cause mortality than cardiac rehabilitation and/or usual care (risk ratio (RR)=0.60, 95% confidence interval (CI)=0.86 to 1.24, p=0.42). Telehealth was significantly associated with lower rehospitalization or cardiac events (RR=0.56, 95% CI=0.39 to 0.81, p<0.0001) compared with non-intervention groups. There was a significantly lower weighted mean difference (WMD) at medium to long-term follow-up than comparison groups for total cholesterol (WMD= -0.26 mmol/l, 95% CI= -0.4 to -0.11, p <0.001), low-density lipoprotein (WMD= -0.28, 95% CI = -0.50 to -0.05, p=0.02) and smoking status (RR=0.77, 95% CI =0.59 to 0.99, p=0.04]. CONCLUSIONS: Telehealth interventions with a range of delivery modes could be offered to patients who cannot attend cardiac rehabilitation, or as an adjunct to cardiac rehabilitation for effective secondary prevention.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».