Effects of Telemedicine and mHealth on Systolic Blood Pressure Management in Stroke Patients: Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke is a common, harmful disease with high recurrence and mortality rates. Uncontrolled blood pressure is an important and changeable risk factor for stroke recurrence. Telemedicine and mobile health (mHealth) interventions may have the potential to facilitate the control of blood pressure among stroke survivors, but their effect has not been established. OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) was conducted to estimate the effects of telemedicine and mHealth interventions on the control of systolic blood pressure among stroke survivors. METHODS: statistic were used to assess heterogeneity. Data were meta-analyzed using a random-effects model. Mean difference (MD) with 95% CI and 95% prediction interval (PI) were calculated. RESULTS: In total, 9 RCTs with a total sample size of 1583 stroke survivors met the inclusion criteria. Compared with the usual care, telemedicine and mHealth had a significantly greater impact on the control of systolic blood pressure (MD -5.49; 95% CI -7.87 to -3.10; P<.001; 95% PI -10.46 to -0.51). A subgroup analysis showed that the intervention mode of telephone plus SMS text messaging (MD -9.09; 95% CI -12.71 to -5.46; P<.001) or only telephone (MD -4.34; 95% CI -6.55 to -2.13; P<.001; 95% PI -7.24 to -1.45) had a greater impact on the control of systolic blood pressure than usual care. Among the stroke survivors with an intervention interval ≤1 week (MD -6.51; 95% CI -9.36 to -3.66; P<.001; 95% PI -12.91 to -0.10) or a baseline systolic blood pressure ≥140 mm Hg (MD -6.15; 95% CI -9.44 to -2.86; P<.001; 95% PI -13.55 to 1.26), the control of systolic blood pressure using telemedicine and mHealth was better than that of usual care. CONCLUSIONS: In general, telemedicine and mHealth reduced the systolic blood pressure of stroke survivors by an average of 5.49 mm Hg compared with usual care. Telemedicine and mHealth are a relatively new intervention mode with potential applications for the control of systolic blood pressure among stroke survivors, especially those with hypertensive stroke.
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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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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) | 0,004 | 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 ».