Challenges in Multimorbidity Research: Lessons Learned From the Most Recent Randomized Controlled Trials in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Multimorbidity has received much attention and there is a growing number of original studies. However, randomized controlled trials (RCTs) have failed to demonstrate effectiveness of interventions aimed at improving outcomes for patient with multimorbidity in primary care. The purpose of this article is to synthesize and analyze the most recent RCTs to identify the factors that may have contribute to the success or lack of success in order to draw lessons to inform further development in intervention research. A scoping review was conducted to include current up-to-date state-of-the-art studies in primary care published from 2019. Nine articles reporting on six RCTs studies were included in the review. The findings were mixed, with primary outcomes showing no differences between intervention and control groups in four of the six but differences in secondary outcomes in all six. All studies involved family practice patients but interventions took place at different sites, and the time between the beginning of the intervention and the time of evaluation of outcomes varied across studies. Authors reported issues regarding the need for training of care teams, the roles and composition of the teams, the selection of patients and implementation barriers of the complex interventions in trying contexts with not enough time for the changes required. The randomized controlled design may not be the best evaluation design given the complexity of the interventions, and alternative designs should be considered in which qualitative components are included. Further attention to outcome measures and to equity issues is recommended.
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 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 | 0,412 | 0,644 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».