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Enregistrement W3200886821 · doi:10.2196/29714

Effects of Telerehabilitation Interventions on Heart Failure Management (2015-2020): Scoping Review

2021· article· en· W3200886821 sur OpenAlexvenueno aff
Cathrine Skov Schacksen, Nanna Celina Henneberg, Janusiya Anajan Muthulingam, Yuh Morimoto, Ryuichi Sawa, Masakazu Saitoh, Tomoyuki Morisawa, Nobuyuki Kagiyama, Tetsuya Takahashi, Takatoshi Kasai, Hiroyuki Daida, Jens Refsgaard, Malene Hollingdal, Birthe Dinesen

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationPsychological interventionHeart failureMedicineTelemedicineTelehealthPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyHealth careCardiologyPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heart failure is one of the world's most frequently diagnosed cardiovascular diseases. An important element of heart failure management is cardiac rehabilitation, the goal of which is to improve patients' recovery, functional capacity, psychosocial well-being, and health-related quality of life. Patients in cardiac rehabilitation may lack sufficient motivation or may feel that the rehabilitation process does not meet their individual needs. One solution to these challenges is the use of telerehabilitation. Although telerehabilitation has been available for several years, it has only recently begun to be utilized in heart failure studies. Especially within the past 5 years, we now have several studies focusing on the effectiveness of telerehabilitation for heart failure management, all with varying results. Based on a review of these studies, this paper offers an assessment of the effectiveness of telerehabilitation as applied to heart failure management. OBJECTIVE: The aim of this scoping review was to assess the effects of telerehabilitation in the management of heart failure by systematically reviewing the available scientific literature within the period from January 1, 2015, to December 31, 2020. METHODS: The literature search was carried out using PubMed and EMBASE. After duplicates were removed, 77 articles were screened and 12 articles were subsequently reviewed. The review followed the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses for scoping reviews) guidelines. As measures of the effectiveness of telerehabilitation, the following outcomes were used: patients' quality of life, physical capacity, depression or anxiety, and adherence to the intervention. RESULTS: A total of 12 articles were included in this review. In reviewing the effects of telerehabilitation for patients with heart failure, it was found that 4 out of 6 randomized controlled trials (RCTs), a single prospective study, and 4 out of 5 reviews reported increased quality of life for patients. For physical capacity, 4 RCTs and 3 systematic reviews revealed increased physical capacity. Depression or depressive symptoms were reported as being reduced in 1 of the 6 RCTs and in 2 of the 5 reviews. Anxiety or anxiety-related symptoms were reported as reduced in only 1 review. High adherence to the telerehabilitation program was reported in 4 RCTs and 4 reviews. It should be mentioned that some of the reviewed articles described the same studies although they employed different outcome measures. CONCLUSIONS: It was found that there is a tendency toward improvement in patients' quality of life and physical capacity when telerehabilitation was used in heart failure management. The outcome measures of depression, anxiety, and adherence to the intervention were found to be positive. Additional research is needed to determine more precise and robust effects of telerehabilitation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,368 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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