Multidisciplinary Teams for the Management of Infective Endocarditis: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The management of infective endocarditis (IE) is complex owing to a high burden of morbidity and mortality. Recent guidelines recommend dedicated multidisciplinary teams (MDTs) for the management of IE. The aim of this systematic review and meta-analysis was to evaluate and summarize the effect of MDT management on patient outcomes. Methods: A systematic review was performed and, where feasible, results were meta-analyzed; otherwise, results were summarized narratively. Data extraction and quality assessment were performed in duplicate. Restricted maximum likelihood random effects models were used to calculate unadjusted risk ratios and 95% CIs. Results: = 62%) for mortality in favor of a dedicated MDT as compared with usual care. Length of stay was variable, with 55% (10/18) of studies reporting an increased length of stay. Most studies (16/18, 88.9%) reported a decreased time to surgery and an increased rate of surgery (13/18, 73%). No studies reported on patient-reported outcomes. Conclusions: This is the first systematic review and meta-analysis to assess the impact of MDT management on IE. The sum of evidence demonstrated a significant association between MDTs and improved short-term mortality. Further research is needed to evaluate benefits of virtual MDT care, cost-effectiveness, and the impact on patient-reported outcomes and long-term mortality.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 ».