The Effect of Telehealth Interventions on Function and Quality of Life for Older Adults with Pre-Frailty or Frailty: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Telehealth interventions improve health outcomes by increasing access to care. We conducted a systematic review to synthesize evidence on the effect of telehealth interventions compared with no intervention or usual care for older adults with pre-frailty or frailty for physical function, quality of life (QOL), and frailty. We searched for randomized controlled trials (RCTs) in MEDLINE, PubMed, Embase, CINAHL, Cochrane, PsycINFO, and SPORTDiscus. Two authors reviewed records and assessed risk of bias. A narrative synthesis of findings was conducted. When appropriate, the standard mean difference (SMD) was used to compare telehealth interventions with control conditions. We used GRADE to determine the certainty of the evidence. Twelve RCTs were included. Low certainty evidence highlighted positive effects for the function and mental component of QOL favoring telehealth interventions (SMD = 0.31, 95% CI = [0.15, 0.47]; and SMD = 0.43, 95% CI = [0.22, 0.64], respectively). Despite a small positive effect of telehealth interventions, insufficient, and low certainty evidence precludes making definitive recommendations.
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 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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,003 |
| 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 ».