Evidence-based interventions implemented in low-and middle-income countries for sickle cell disease management: A systematic review of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite ~90% of sickle cell disease (SCD) occurring in low-and middle-income countries (LMICs), the vast majority of people are not receiving evidence-based interventions (EBIs) to reduce SCD-related adverse outcomes and mortality, and data on implementation research outcomes (IROs) and SCD is limited. This study aims to synthesize available data on EBIs for SCD and assess IROs. METHODS: We conducted a systematic review of RCTs reporting on EBIs for SCD management implemented in LMICs. We identified articles from PubMed/Medline, Global Health, PubMed Central, Embase, Web of Science medical subject heading (MeSH and Emtree) and keywords, published from inception through February 23, 2020, and conducted an updated search through December 24, 2020. We provide intervention characteristics for each study, EBI impact on SCD, and evidence of reporting on IROs. MAIN RESULTS: 29 RCTs were analyzed. EBIs identified included disease modifying agents, supportive care agents/analgesics, anti-malarials, systemic treatments, patient/ provider education, and nutritional supplements. Studies using disease modifying agents, nutritional supplements, and anti-malarials reported improvements in pain crisis, hospitalization, children's growth and reduction in severity and prevalence of malaria. Two studies reported on the sustainability of supplementary arginine, citrulline, and daily chloroquine and hydroxyurea for SCD patients. Only 13 studies (44.8%) provided descriptions that captured at least three of the eight IROs. There was limited reporting of acceptability, feasibility, fidelity, cost and sustainability. CONCLUSION: EBIs are effective for SCD management in LMICs; however, measurement of IROs is scarce. Future research should focus on penetration of EBIs to inform evidence-based practice and sustainability in the context of LMICs. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: This review is registered in PROSPERO #CRD42020167289.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».