Strategies to prevent hospital readmission and death in patients with chronic heart failure, chronic obstructive pulmonary disease, and chronic kidney disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Readmission following hospital discharge is common and is a major financial burden on healthcare systems. OBJECTIVES: Our objectives were to 1) identify studies describing post-discharge interventions and their efficacy with respect to reducing risk of mortality and rate of hospital readmission; and 2) identify intervention characteristics associated with efficacy. METHODS: A systematic review of the literature was performed. We searched MEDLINE, PubMed, Cochrane, EMBASE and CINAHL. Our selection criteria included randomized controlled trials comparing post-discharge interventions with usual care on rates of hospital readmission and mortality in high-risk chronic disease patient populations. We used random effects meta-analyses to estimate pooled risk ratios for all-cause and cause-specific mortality as well as all-cause and cause-specific hospitalization. RESULTS: We included 31 randomized controlled trials encompassing 9654 patients (24 studies in CHF, 4 in COPD, 1 in both CHF and COPD, 1 in CKD and 1 in an undifferentiated population). Meta-analysis showed post-discharge interventions reduced cause-specific (RR = 0.71, 95% CI = 0.63-0.80) and all cause (RR = 0.90, 95% CI = 0.81-0.99) hospitalization, all-cause (RR = 0.73, 95% CI = 0.65-0.83) and cause-specific mortality (RR = 0.68, 95% CI = 0.54-0.84) in CHF studies, and all-cause hospitalization (RR = 0.52, 95% CI = 0.32-0.83) in COPD studies. The inclusion of a cardiac nurse in the multidisciplinary team was associated with greater efficacy in reducing all-cause mortality among patients discharged after heart failure admission (HR = 0.64, 95% CI = 0.54-0.75 vs. HR = 0.87, 95% CI = 0.73-1.03). CONCLUSIONS: Post-discharge interventions reduced all-cause mortality, cause-specific mortality, and cause-specific hospitalization in CHF patients and all-cause hospitalization in COPD patients. The presence of a cardiac nurse was associated with greater efficacy in included studies. Additional research is needed on the impact of post-discharge intervention strategies in COPD and CKD patients.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».