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Enregistrement W4390340213 · doi:10.4187/respcare.11298

Effects of Self-Management Interventions in People With Interstitial Lung Disease

2023· review· en· W4390340213 sur OpenAlexaff
Steve Freitas Dos Santos, Alda Marques, Patrícia Rebelo, Dina Brooks, Adam Benoit, Ana Oliveira

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensWest Park Healthcare CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionInterstitial lung diseaseIntensive care medicineDiseaseLungLung diseasePhysical therapyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with interstitial lung disease (ILD) want to actively manage their condition; however, the effects of self-management interventions (SMIs) in this population have not been synthesized. This review summarizes the effects of SMIs on health-related quality of life (HRQOL), functional status, psychological and social factors, symptoms, exacerbations, health care utilization, and survival in people with ILD. METHODS: The protocol of this systematic review was registered (PROSPERO ID: CRD42022329199). Six digital databases were searched in May 2022 with monthly updates until August 2023. Studies implementing SMIs in people with any type of ILD were included. Risk of bias (RoB) and quality of evidence were assessed with the Cochrane tool for RoB assessment and the grading of recommendations, assessment, development, and evaluations. Meta-analysis was used to summarize the results. RESULTS: .58) nor in the secondary outcomes. No evidence for the effects of SMIs on functional capacity, exacerbations, and survival was found. The quality of evidence ranged from low to very low. CONCLUSIONS: There is low to very low-quality evidence that SMIs have no effect in people with ILD. However, this conclusion is limited by high methodological heterogeneity. A consensus definition of SMIs is needed to implement more comparable interventions and strengthen results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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