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Enregistrement W3189757883 · doi:10.1080/15412555.2021.1955338

Strategies to Prevent Readmissions to Hospital for COPD: A Systematic Review

2021· review· en· W3189757883 sur OpenAlexafffund
Isobel Sharpe, Meghan Bowman, Andrew Kim, Siddhartha Srivastava, Matthew Jalink, Don Thiwanka Wijeratne

Notice bibliographique

RevueCOPD Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSoutheastern Ontario Academic Medical Organization
Mots-clésMedicineObservational studyPsychological interventionRandomized controlled trialCOPDTelehealthCoachingSystematic reviewMEDLINEIntensive care medicineHealth careEmergency medicinePhysical therapyTelemedicineNursingInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 7) strategies. We observed a trend toward reduced all-cause readmissions with the use of medication and other treatments, as well as a trend toward reduced COPD-related readmissions with the use of multi-modal and broader scale system-level interventions. Notably, much of this evidence supported shorter-term (30-day) readmission outcomes, while little evidence was available for longer-term outcomes. These findings should be interpreted with caution, as considerable between-study heterogeneity was also identified. Overall, this review identified several evidence-based interventions for reducing readmissions among patients with COPD that should be targeted for future research.Supplemental data for this article is available online at https://doi.org/10.1080/15412555.2021.1955338 .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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