Abstract 4367189: Clinical Efficacy of Telemedicine vs Standard Outpatient Management for Heart Failure: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telemedicine (TM) modalities—home tele-monitoring and structured telephone support—are proposed to improve outcomes in heart failure (HF), yet pooled effects remain inconsistent. Methods: PubMed, Embase, Cochrane, and Web of Science were searched to 1 June 2025 for randomised controlled trials (RCTs) or prospective cohorts comparing TM with usual outpatient HF care. Primary endpoints were all-cause mortality and HF-related readmission; quality of life (QoL) was secondary. Risk ratios (RRs) were pooled with a random-effects model (I2 for heterogeneity). Risk of bias was assessed with Cochrane RoB 2 and Newcastle–Ottawa tools. Protocol: PROSPERO. Results: Twenty-eight studies (24 RCTs, 4 cohorts) enrolling 11 334 patients (mean age 69 y; 37 % women) met criteria. TM reduced mortality (pooled RR 0.81, 95 % CI 0.72–0.91; I2 18 %). Benefit was greatest in tele-monitoring trials (RR 0.66, 0.54–0.81; 2 710 patients), whereas telephone support showed a non-significant trend (RR 0.88, 0.76–1.01).TM lowered HF readmissions by 22 % (RR 0.78, 0.69–0.88; I2 25 %) and had no effect on all-cause hospitalisations (RR 0.96, 0.88–1.04). QoL improved in six of eight studies reporting the Minnesota Living with HF Questionnaire (mean difference –3.4 points). Funnel-plot symmetry and Egger’s test (p = 0.28) suggested no publication bias; most trials were low-to-moderate risk. Conclusions: Across >11 000 HF patients, TM—especially home tele-monitoring—significantly reduces mortality and HF-specific readmissions and modestly enhances QoL compared with standard outpatient management. These contemporary data support routine integration of TM into HF care pathways and its inclusion in future guideline recommendations.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».