Psychological eHealth Interventions for Patients With Cardiovascular Diseases: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Psychological distress is recognized as an independent risk factor for cardiovascular diseases (CVDs), contributing to increased morbidity and mortality. While eHealth is increasingly used to deliver psychological interventions, their effectiveness for patients with CVDs remains unclear. Objective This meta-analysis aimed to evaluate the effects of eHealth psychological interventions for patients with CVDs. Methods Eligible studies were retrieved from 5 databases (Embase, Medline, PubMed, CINAHL, and Cochrane Library), covering the period from database inception to December 2024. Randomized controlled trials (RCTs) investigating the effect of evidence-based psychological eHealth interventions to improve psychosocial well-being and cardiovascular outcomes for people with CVDs were included. The Cochrane Risk of Bias tool (version 2) was used to judge the methodological quality of reviewed studies. RevMan (version 5.3) was used for meta-analysis. Results A total of 12 RCTs, comprising 2319 participants from 10 countries, were included in the review. The results demonstrated significant alleviation of depressive symptoms for patients receiving psychological eHealth intervention compared to controls (number of paper included in that particular analysis, n=7; standardized mean difference=–0.30, 95% CI –0.47 to –0.14; I2=57%; P<.001). More specifically, in 6 trials where internet-based cognitive behavioral therapy was delivered, a significant alleviation of depressive symptoms was achieved (standardized mean difference=–0.39, 95% CI –0.56 to –0.21; I2=53%; P<.001). There was no significant change in anxiety or quality of life. Synthesis without meta-analysis regarding stress, adverse events, and cardiovascular events showed inconclusive findings. Conclusions Psychological eHealth interventions, particularly internet-based cognitive behavioral therapy, can significantly reduce depressive symptoms among patients with CVDs. A multidisciplinary approach is crucial for comprehensively improving psychological and cardiovascular outcomes. Future studies should explore integrating persuasive design features into eHealth and involving mental health professionals for intervention delivery. Trial Registration PROSPERO CRD42023452276; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42023452276
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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 ».