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Enregistrement W4389611985 · doi:10.1016/j.ijcrp.2023.200229

Effectiveness of cardiac rehabilitation programs on medication adherence in patients with cardiovascular disease: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4389611985 sur OpenAlexfundno aff
Lemlem G. Gebremichael, Stephanie Champion, Katie Nesbitt, Vincent Pearson, Norma B. Bulamu, Hila Ariela Dafny, Shelda Sajeev, Maria Alejandra Pinero de Plaza, Joyce S. Ramos, Orathai Suebkinorn, Aarti Gulyani, Lemma N Bulto, Alline Beleigoli, Jeroen Hendriks, Sonia Hines, Robyn Clark

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cardiology Cardiovascular Risk and Prevention · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFlinders UniversityCaring Futures Institute, Flinders UniversityMcGill UniversityAstraZeneca
Mots-clésMeta-analysisRehabilitationMedicineDiseaseSystematic reviewIntensive care medicinePhysical therapyInternal medicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Education to improve medication adherence is one of the core components of cardiac rehabilitation (CR) programs. However, the evidence on the effectiveness of CR programs on medication adherence is conflicting. Therefore, we aimed to summarize the effectiveness of CR programs versus standard care on medication adherence in patients with cardiovascular disease. Methods: A systematic review and meta-analysis was conducted. Seven databases and clinical trial registries were searched for published and unpublished articles from database inception to 09 Feb 2022. Only randomised controlled trials and quasi-experimental studies were included. Two independent reviewers conducted the screening, extraction, and appraisal. The JBI methodology for effectiveness reviews and PRISMA 2020 guidelines were followed. A statistical meta-analysis of included studies was pooled using RevMan version 5.4.1. Results: In total 33 studies were included with 16,677 participants. CR programs increased medication adherence by 14 % (RR = 1.14; 95 % CI: 1.07 to 1.22; p = 0.0002) with low degree of evidence certainty. CR also lowered the risk of dying by 17 % (RR = 0.83; 95 % CI: 0.69 to 1.00; p = 0.05); primary care and emergency department visit by mean difference of 0.19 (SMD = -0.19; 95 % CI: -0.30 to -0.08; p = 0.0008); and improved quality of life by 0.93 (SMD = 0.93; 95 % CI: 0.38 to 1.49; p = 0.0010). But no significant difference was observed in lipid profiles, except with total cholesterol (SMD = -0.26; 95 % CI: -0.44 to -0.07; p = 0.006) and blood pressure levels. Conclusions: CR improves medication adherence with a low degree of evidence certainty and non-significant changes in lipid and blood pressure levels. This result requires further investigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,011
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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