Educational approaches for patients with heart surgery: a systematic review of main features and effects
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients who undergo heart surgery are exposed to mental and physical difficulties after discharge from hospital. They often need support and follow-up after discharge. The use of educational approaches or solutions before or after heart surgery can increase patients' knowledge on the post-operative complications and self-care. The main purpose of this systematic review is to determine the applications of educational approaches and investigate the effects of these approaches on patients with heart surgery. METHOD AND MATERIEL: A thorough search was conducted in Medline (through PubMed), Scopus, ISI web of science to select related articles published between 2011 and May 2022. All of the retrieved papers were screened according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) checklist. RESULTS: A total of 29 articles were obtained from the search, which included in this systematic review after being assessed based on inclusion and exclusion criteria. Most of the articles (n = 10, 34.48%) had been conducted in Canada and Iran, with the most significant number published in 2016. Out of 29 studies, 23 were experimental studies, and six were observational-analytical studies. The number of participants in the studies ranged from 11 to 600 (IQR1: 57.5, median: 88, IQR3: 190). In 28 (96.55%) studies, the educational approaches had a significant effect on clinical, economic or patient-reported outcomes. The greatest effect reported by the studies was related to clinical outcomes such as patient care improvement or change in clinical practice. The most effects in the patient-reported outcomes were related to improving patient satisfaction and patient knowledge. In terms of global rating scores, 17.24% of the included studies were considered as weak, 20.68% as moderate, and 62.06% as strong. CONCLUSION: The results of systematic review showed that the use of educational approaches by patients before and after heart surgery can have significant effects on reducing stress and financial burden, and increasing the quality of care and level of knowledge in patients.
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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 | 0,011 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».