Self‐management programmes for cirrhosis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Liver cirrhosis severely decreases patients' quality of life. Since self-management programmes have improved quality of life and reduce hospital admissions in other chronic diseases, they have been suggested to decrease liver cirrhosis burden. METHODS: We performed a systematic review and meta-analysis to evaluate the clinical impact of self-management programmes in patients with liver cirrhosis, which followed the Preferred Reporting for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Primary outcomes include health-related quality of life (HRQOL) and hospitalisation. We searched MEDLINE, CENTRAL, Embase, CINAHL, PsycINFO and two trial registers to July 2017. RESULTS: We identified four randomised trials (299 patients) all rated at a high risk of bias. No difference was demonstrated for HRQOL (standardised mean difference -0.01, 95% CI: -0.48 to 0.46) and hospitalisation days (incidence rate ratio 1.6, 95% CI: 0.5-4.8). For secondary outcomes, one study found a statistically significant improvement in patient knowledge (mean difference (MD) 3.68, 95% CI: 2.11-5.25) while another study found an increase in model for end-stage liver disease scores (MD 2.8, 95% CI: 0.6-4.9) in the self-management group. No statistical difference was found for the other secondary outcomes (self-efficacy, psychological health outcomes, healthcare utilisation, mortality). Overall, the quality of the evidence was low. The content of self-management programmes varied across studies with little overlap. CONCLUSIONS: The current literature indicates that there is no evidence of a benefit of self-management programmes for people with cirrhosis. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Practitioners should use self-management programmes with caution when delivering care to patients living with cirrhosis. Further research is required to determine what are the key features in a complex intervention like self-management. This review offers a preliminary framework for clinicians to develop a new self-management programme with key features of effective self-management interventions from established models.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».