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Enregistrement W3037603894 · doi:10.1186/s13643-020-01406-6

Virtual follow-up and care for patients with cardiac electronic implantable devices: protocol for a systematic review

2020· review· en· W3037603894 sur OpenAlexaff
Shannon Kelly, Tammy Clifford, Doug Coyle, Janet Martin, Vivian Welch, Becky Skidmore, David Birnie, Ratika Parkash, Anthony Tang, George A. Wells

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensWestern UniversityDalhousie UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLPsycINFOPsychological interventionRandomized controlled trialMEDLINESystematic reviewProtocol (science)Context (archaeology)Patient safetyTelemedicineIntervention (counseling)Medical emergencyFamily medicineNursingHealth careAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Capacity to deliver outpatient care for patients with cardiac implantable electronic devices (CIEDs) may soon be outweighed by need. This systematic review aims to investigate the comparative effectiveness, safety, and cost for virtual or remote clinic interventions for patients with CIEDs and explores how outcomes may be influenced by patient or system factors in-depth. METHODS: We will perform a systematic literature search in MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, Proquest Dissertations & Theses, other EBM Reviews, and trial registry databases. Two authors will independently screen titles and abstracts for eligibility. We will include randomized and non-randomized controlled trials, quasi-randomized and experimental studies, cohort, and case-control studies. Study populations of interest are individuals with a CIED (pacemaker, ICD, CRT). Eligibility will be restricted to virtual or remote follow-up or care interventions compared to any other approach. The co-primary outcomes of interest are mortality and patient satisfaction. Secondary outcomes include clinical effectiveness (e.g., ICD shock, time-to-detection of medical event, hospitalizations), safety (e.g., serious or device-related adverse events), device efficacy (e.g., transmissions, malfunctions), costs, workflow (e.g., resources, process outcomes, time-saved), and patient reported (e.g., burden, quality of life). Data will be extracted by one author and checked by a second using a standardized template. We will use published frameworks to capture data relevant to intervention effects that may be influenced by intervention definition or complexity, context and setting, or in socially disadvantaged populations. Detailed descriptive results will be presented for all included studies and outcomes, and where feasible, synthesized using meta-analysis. Risk of bias will be assessed by two review authors independently using Cochrane Risk of Bias tools. Certainty of evidence will be assessed using the GRADE approach. DISCUSSION: Increases in number of CIEDs implanted, combined with an aging population and finite health resource allocations at the system-level may lead to increased reliance on virtual follow-up or care models in the future. These models must prioritize consistent, equitable, and timely care as a priority. Results from this systematic review will provide important insight into the potential contextual factors which moderate or mediate the effectiveness, safety, and cost of virtual follow-up or care models for patients. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration number CRD42020145210.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,016
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,009

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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