REVIEW OF NURSE-LED INTERVENTIONS IN REDUCING HOSPITAL READMISSION RATES AMONG ELDERLY PATIENTS WITH CHRONIC ILLNESSES: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hospital readmissions among elderly patients with chronic illnesses remain a major global healthcare concern, leading to increased morbidity, reduced quality of life, and escalating healthcare costs. Nurse-led interventions have emerged as a promising approach to improve care continuity and reduce preventable readmissions. However, existing studies show variability in design, outcomes, and intervention types, necessitating a systematic synthesis of evidence to establish their effectiveness. Objective: This systematic review aims to evaluate the impact of nurse-led interventions on hospital readmission rates among elderly patients with chronic illnesses, assessing their effectiveness compared to standard or physician-led care. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines, a systematic search was conducted across PubMed, Scopus, Web of Science, and the Cochrane Library for studies published between 2015 and 2025. Eligible studies included randomized controlled trials, quasi-experimental, and observational designs focusing on nurse-led interventions for adults aged ≥65 with chronic conditions. Data extraction and quality appraisal were performed independently by two reviewers using standardized tools, including the Cochrane Risk of Bias 2 and Newcastle-Ottawa Scale. A narrative synthesis and meta-analysis using a random-effects model were performed to summarize outcomes. Results: Eight studies involving 8,945 participants were included. Nurse-led interventions—such as transitional care, home visits, telehealth follow-up, and education—significantly reduced hospital readmission rates (RR = 0.67; 95% CI 0.49–0.92; p = 0.01). Secondary outcomes demonstrated improved self-management, medication adherence, and quality of life. Heterogeneity was moderate (I² = 58%), and the overall risk of bias was low to moderate. Conclusion: Nurse-led interventions effectively reduce hospital readmissions and improve overall care outcomes among elderly patients with chronic diseases. These findings highlight the critical role of nurses in transitional and chronic care management. Nonetheless, further large-scale, standardized RCTs are required to confirm long-term effectiveness and cost-efficiency across diverse healthcare systems.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».