The effect of psychosocial and healthcare interventions on hospitalisation in people with dementia: an umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To evaluate the efficacy of psychosocial and healthcare interventions on reducing hospitalisation in people with dementia (PwD). Design Umbrella review of existing systematic reviews and meta-analyses. Search strategy MEDLINE, Embase, Cochrane, and CINAHL were searched until September 2025 for relevant keywords and medical subject headings. Inclusion criteria Peer-reviewed systematic reviews with or without meta-analyses examining the effect of any psychosocial or healthcare intervention compared to a suitable control group on any measure of hospitalisation in people with dementia. Methods Two reviewers assessed eligibility, and eligible papers were grouped into categories and appraised by two reviewers using AMSTAR (A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews) version 2. We assessed certainty of evidence for each intervention type using GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation). Results The search identified 25 systematic reviews, comprising 77 unique primary studies (47 randomised control trials, 30 non-randomised studies of interventions), totalling 1,483,077 participants. There was high-certainty evidence that case management and exercise programmes had no effect on hospitalisation of PwD. There was low certainty evidence that advance care planning (ACP) reduced hospital admissions. Moderate certainty evidence from one study suggested that including clinical pharmacists in multidisciplinary teams (MDTs) reduced medication-related hospital admissions. Conclusions The current evidence for psychosocial and healthcare interventions in reducing hospitalisation in dementia is insufficient to make strong recommendations. ACPs show promise in reducing hospitalisations, and clinical pharmacists in MDTs may reduce medication-related readmissions. As evidence-based recommendations are needed to reduce the burden of dementia-related hospitalisations, more robust research is needed, especially high-quality randomised control trials with greater detail and standardised checklists for interventions and outcomes to reduce heterogeneity and establish more confident clinical recommendations. Registration PROSPERO 2024 CRD42024604296
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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 | 0,026 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».