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Enregistrement W3207906657 · doi:10.1093/eurjcn/zvab084

Virtual visits in cardiovascular disease: a rapid review of the evidence

2021· review· en· W3207906657 sur OpenAlexafffundabout
Danijela Piškulić, Susanna McDermott, Lauren Seal, Shelley Vallaire, Colleen M. Norris

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensPrince Albert Grand CouncilUniversity of AlbertaAlberta HealthAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineDiseaseIntensive care medicineMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the high prevalence of cardiovascular disease (CVD) in Canada and globally, as well as the staggering cost to human life and health systems, there is an urgent need to understand the successful applications of telemedicine in cardiovascular medicine. While telemedicine in cardiology is well documented, reports on virtual care in the form of synchronous, real-time communication between healthcare providers and patients are limited. As a result of the immediate suspension of ambulatory services for cardiology in Alberta, Canada, due to the Coronavirus Disease 2019 pandemic, we undertook a rapid review on the impact of non-virtual visits in cardiovascular ambulatory settings on patients' healthcare utilization and mortality. Evidence from 12 randomized control trials and 7 systematic reviews was included in the rapid review, with the majority of papers (n = 15) focusing on telemedicine in heart failure. Based on our appraisal of evidence from the last 5 years, virtual visits are non-inferior, or more effective, in reducing hospitalizations and visits to emergency departments in patients with CVD compared to traditional standard in-clinic/ambulatory care. The evidence for a superior effect of virtual visits in reducing mortality was not supported in this review. While telemedicine is an appropriate tool for CVD follow-up care, more research into the efficacy of different components of telemedicine and virtual visits is required.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,021
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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