Interventions to Support People With HIV Following Hospital Discharge: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals hospitalized with HIV-related complications face high post-discharge mortality and morbidity, particularly in resource-limited settings. This systematic review evaluated the impact of interventions to reduce post-hospital mortality, lower readmissions, and improve linkage to care. Methods: We searched the PubMed, Embase, and Cochrane databases up to 1 October 2024 for studies reporting outcomes of post-discharge interventions. Two independent reviewers performed study selection, extracted data, and assessed risk of bias. We pooled data using random effects meta-analysis. Results: We included 4 randomized controlled trials (conducted in Spain, South Africa, Tanzania, and the United States) and 6 observational studies (Canada, Thailand, Zambia, and the United States). Interventions included pre-discharge counseling, medication review, referral to care, and goal setting, as well as post-discharge follow-up via home visits, telephone calls, and support from social workers or community health workers. Pooled data from randomized controlled trials showed no difference between post-discharge interventions and usual care in mortality, but the estimate was imprecise (relative risk [RR], 0.98; 95% CI, .59-1.63). However, interventions may reduce readmissions (RR, 0.82; 95% CI, .52-1.30) and may slightly improve linkage/retention in care (RR, 1.10; 95% CI, .95-1.27). Observational studies reported similar results, with no mortality effect but potential reductions in readmissions (RR, 0.77; 95% CI, .48-1.25) and improved linkage/retention (RR, 1.42; 95% CI, 1.11-1.81). Interventions were largely feasible, acceptable, and low cost. Conclusions: Interventions that include pre-discharge care planning and post-discharge follow-up, such as telephone contact and home visits, may improve linkage to care and reduce readmissions. However, interventions were not associated with reduced post-discharge mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».