The impact of nurse-led atrial fibrillation clinics on patient and healthcare outcomes: a systematic mixed studies review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation, the most common arrhythmia worldwide, continues to increase as the population ages. Patients with atrial fibrillation, particularly those newly diagnosed or who have multiple comorbidities, have high healthcare utilisation rates. Nurse-led atrial fibrillation clinics have developed to improve care and guidance for atrial fibrillation patients, with the potential to reduce hospital presentations and healthcare utilisation. Atrial fibrillation clinics that provide specialised and patient-centred care have improved patient symptom management, quality of life and reduced healthcare utilisation and costs. AIMS: The aim of this study was to provide the first synthesis of evidence for the impact of nurse-led atrial fibrillation clinics on patient, healthcare utilisation, and quality of care outcomes. METHODS: This systematic mixed studies review examined citations from three databases: Medline, CINAHL and Embase, using the search terms 'atrial fibrillation' and 'clinic', and related concepts. Seventeen moderate to high quality articles were selected. RESULTS: Overall, atrial fibrillation clinics were more cost effective, had shorter wait times and reduced hospitalisation and emergency department visits. Symptoms and sinus rhythm restoration were comparable in the nurse-led compared to physician-led cardioversion clinics. Findings related to patient knowledge and patient satisfaction were mixed, while mortality rates were lower, and patient medication adherence was higher in nurse-led atrial fibrillation compared to usual care. Quality of life and guideline adherence was increased in patients receiving nurse-led atrial fibrillation care compared to usual care. CONCLUSION: Nurse-led clinics improved healthcare, patient and quality care outcomes. Future research might examine the role of technology in delivery of nurse-led clinics in rural/remote areas as well as patient experiences with nurse-led clinics.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».