Clinical effectiveness and cost-effectiveness of ambulatory heart failure nurse-led services: an integrated review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally the burden of heart failure is rising. Hospitalisation is one of the main contributors to the burden of heart failure and unfortunately, the majority of heart failure patients will experience multiple hospitalisations over their lifetime. Considering the high health care cost associated with heart failure, a review of economic evaluations of post-discharge heart failure services is warranted. AIM: An integrated review of the economic evaluations of post-discharge nurse-led heart failure services for patients hospitalised with acute heart failure. METHODS: Electronic databases were searched using EBSCOHost: CINAHL complete, Medline complete, Embase, Scopus, EconLit, Global Health, and Health source (Consumer and Nursing/Academic) for published articles until 22nd June 2021. The searches focussed on papers that examined the cost-effectiveness of nurse-led clinics or telemonitoring involving nurses to follow-up patients after hospitalisation for acute heart failure. GRADE criteria and CHEERS checklist were used to determine the quality of the evidence and the quality of reporting of the economic evaluation. RESULTS: Out of 453 studies identified, eight studies were included: four in heart failure clinics and four in telemonitoring programs. Five of the articles were cost-effectiveness analyses, one a cost comparison and two studies involved economic modelling The GRADE criteria were rated as high in five studies. In which, four studies examined the cost-effectiveness of telemonitoring programs. Based on the CHEERS checklist for reporting quality of economic evaluations, the majority of economic evaluations were rated between 86 and 96%. All the studies found the intervention to be cost-effective compared to usual care with Incremental Cost Effectiveness Ratios ranging from $18 259 (Canadian dollars)/life year gained to €40,321 per Quality Adjusted Life Years gained. CONCLUSION: Nurse-led heart failure clinics and telemonitoring programs were found to be cost-effective. Certainly, this review has shown that heart failure clinics and telemonitoring programs do represent value for money with their greatest impact and cost savings through reducing rehospitalisations.
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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 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,005 | 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 ».