Effect of health literacy on hospital readmission among patients with heart failure: A protocol for systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with heart failure have a high rate of health literacy deficiency, and their hospital readmission is a great burden. Whether health literacy affects hospital readmission remains controversial. OBJECTIVE: To investigate the impact of health literacy on hospital readmission among heart failure patients. METHOD: Relevant keywords were used to search for Chinese and English literature from Web of Science, PubMed, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, VIP Database for Chinese Technical Periodicals, Digital Journal of Wanfang Data, and Chinese BioMedical Literature Database. Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the quality of the studies. Statistical analysis was performed using Stata 15.0, the fixed effect model was used to calculate the pooled effect estimate, and Begg's and Egger's tests were applied to assess the presence of publication bias. RESULTS: Nine studies, involving 4093 heart failure patients, were included in this study. The overall rate of inadequate health literacy was 40.3%. Among these articles, 6 were included in the meta-analysis to calculate the pooled effect. The results indicated that, when compared with patients with adequate health literacy, those with inadequate health literacy had a relative risk of hospital readmission of 1.01, which increased to 1.14 after adjusting for follow-up time, the result was not significant (P = .09). CONCLUSIONS: About 2 out of 5 heart failure patients had inadequate health literacy, and there was no statistical association between health literacy and hospital readmission among these patients. This finding should be carefully considered and confirmed in further studies.
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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 | 0,052 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,002 |
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 ».