Digital Health Interventions in Patient Management Following Acute Coronary Syndrome: A Meta-Analysis of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Acute coronary syndrome patients should be closely followed-up to maintain optimal adherence to medical treatments and to reduce adverse events. Digital health interventions might provide improved outcomes for patient care by providing closer follow- up, compared to standard care. Thus, in this meta-analysis, we aimed to evaluate the effect of digital health interventions on follow-up in acute coronary syndrome patients. METHODS: We searched medical databases to obtain all relevant studies comparing digital health interventions with standard care in acute coronary syndrome patients. After reviewing all eligible studies, a meta-analysis was conducted with the remaining 11 randomized controlled studies and 2 non-randomized controlled studies. A modified Jadad scale and Newcastle-Ottawa scale were used to assess the quality of the publications for randomized controlled studies and non-randomized controlled studies, respectively. RESULTS: This meta-analysis consisted of 7657 patients. The all-cause mortality rate was 49% lower in the digital health intervention cases, compared to those who received standard care [relative risk (RR) = 0.51 (0.37; 0.70), P <.01]. There was a significant decrease in systolic blood pressure in the digital health interventions group, compared to the standard care group [mean difference = -5.28 (-9.47; -1.08), P =.01]. The rate of nonadherence to anti-aggregant drugs was 69% lower in the digital health interventions than in the standard care group [RR = 0.31 (0.20; 0.46), P <.01]. Also, nonadherence rates for statin and beta-blockers were lower in the digital health interventions group. The risk of rehospitalization was observed to be 55% less in the digital health interventions patients, compared to the standard care group [RR = 0.45 (0.30; 0.67), P <.01]. CONCLUSION: Digital health interventions can be effective in follow-up for secondary prevention in acute coronary syndrome patients.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».