Mobile phone text-messaging interventions aimed to prevent cardiovascular diseases (Text2PreventCVD): systematic review and individual patient data meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: A variety of small mobile phone text-messaging interventions have indicated improvement in risk factors for cardiovascular disease (CVD). Yet the extent of this improvement and whether it impacts multiple risk factors together is uncertain. We aimed to conduct a systematic review and individual patient data (IPD) meta-analysis to investigate the effects of text-messaging interventions for CVD prevention. Methods: Electronic databases were searched to identify trials investigating a text-messaging intervention focusing on CVD prevention with the potential to modify at least two CVD risk factors in adults. The main outcome was blood pressure (BP). We conducted standard and IPD meta-analysis on pooled data. We accounted for clustering of patients within studies and the primary analysis used random-effects models. Sensitivity and subgroup analyses were performed. Results: Nine trials were included in the systematic review involving 3779 participants and 5 (n=2612) contributed data to the IPD meta-analysis. Standard meta-analysis showed that the weighted mean differences are as follows: systolic blood pressure (SBP), -4.13 mm Hg (95% CI -11.07 to 2.81, p<0.0001); diastolic blood pressure (DBP), -1.11 mm Hg (-1.91 to -0.31, p=0.002); and body mass index (BMI), -0.32 (-0.49 to -0.16, p=0.000). In the IPD meta-analysis, the mean difference are as follows: SBP, -1.3 mm Hg (-5.4 to 2.7, p=0.5236); DBP, -0.8 mm Hg (-2.5 to 1.0, p=0.3912); and BMI, -0.2 (-0.8 to 0.4, p=0.5200) in the random-effects model. The impact on other risk factors is described, but there were insufficient data to conduct meta-analyses. Conclusion: Mobile phone text-messaging interventions have modest impacts on BP and BMI. Simultaneous but small impacts on multiple risk factors are likely to be clinically relevant and improve outcome, but there are currently insufficient data in pooled analyses to examine the extent to which simultaneous reduction in multiple risk factors occurs. PROSPERO registration number: CRD42016033236.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 découle