Effect of Long-Term Oxygen Therapy on Reducing Rehospitalization of Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this work is to evaluate whether the addition of home oxygen therapy (HOT) would reduce readmission in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients. METHODS: PubMed, ScopeMed, Cochrane, Scopus, and Google Scholar databases were searched. The search strategy used the following keywords "chronic obstructive pulmonary disease", the intervention "long-term oxygen therapy", and the outcome "readmission" combined with the AND operator. The Newcastle-Ottawa Scale and Jadad Scale were used for assessing the quality of cohort studies and clinical trials, respectively. A random-effects model was employed in this study after calculating the standard errors by 95% confidence intervals. The I2 statistic and Cochran's Q-test were used to measure heterogeneity. To address heterogeneity, subgroup analyses were carried out according to the length of LTOT, which was classified as "over 8 months" and "under 8 months". RESULTS: = 60% for patients with a length of LTOT treatment under and above 8 months, respectively. A sensitivity analysis was conducted by systematically omitting each study, and it showed no influential studies. Egger's test indicated no publication bias (p = 0.64). CONCLUSIONS: Based on our results in this systematic review, long-tern oxygen therapy (LTOT) at home was associated with a significantly lower risk ratio of hospital readmission. However, the sample sizes in the studies necessitate larger RCTs to evaluate the effect of LTOT on readmission in COPD patients.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle