Virtual visits in cardiovascular disease: a rapid review of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».