Effectiveness of quality improvement interventions in cardiac rehabilitation on processes and patient outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Significant variability in cardiac rehabilitation (CR) programme content and delivery persists. Quality improvement interventions enhance adherence to standards and reduce variability, yet synthesized evidence of their characteristics and effectiveness in CR is lacking. This meta-analysis aimed to evaluate the effects of quality improvement interventions on CR processes and patient outcomes. METHODS AND RESULTS: Scopus, CENTRAL, Medline, Embase, and CINAHL were searched for studies published from January 2000 to November 2024. Study selection in Covidence, data extraction, and risk of bias assessment were completed. Where possible, meta-analyses were conducted using RevMan v5.3, random-effects model. Outcomes not suitable for meta-analysis were reported narratively. Fifteen studies (76 856 participants) were eligible, including 1 randomized controlled trial, 1 retrospective observational study, and 13 pre-post studies. Meta-analysis of 11 studies (17 010 participants) showed that quality improvement interventions significantly improved CR referral [odds ratio (OR) 5.25; 95% confidence interval (CI) 3.11, 8.87]. From subgroup analyses, patient education had the largest effect (OR 8.37; 95% CI 4.32, 16.21), followed by technology (OR 5.56; 95% CI 2.67, 11.58) and process changes (OR 5.31; 95% CI 2.53, 11.12). Narrative synthesis indicated that quality improvement interventions led to significant improvements in time from discharge to scheduled appointment (1/1 studies), attendance (3/4), prescription of guideline-directed medical therapy (1/1), and completion (1/1). Few studies reported patient outcomes. CONCLUSION: Quality improvement interventions improve referral to CR by up to eight times. While caution is warranted, quality improvement interventions may also lower wait times and increase programme utilization. Future studies are needed. REGISTRATION PROSPERO: CRD42024557586.
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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 | 0,019 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».