A Systematic Literature Review of Coordinated Care in Cardiovascular-Kidney-Metabolic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess coordinated cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) care programs, including program types, components, and outcomes. Patients and Methods: We searched Embase and Medline for studies from January 1, 2015 through March 9, 2023, and congress abstracts from January 1, 2021 through March 9, 2023. For inclusion, patients were required to have ≥2 CKM conditions and the coordinated care program assessed the effectiveness of either treatment, monitoring, or risk reduction of all 3 conditions. Two reviewers extracted and assessed the data for accuracy. Randomized controlled trials were assessed for potential bias in the design, conduct, and reporting of clinical trials risk of bias using the Cochrane risk of bias tool, version 2. Observational studies were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results: A total of 22 international studies met our inclusion criteria; interventions included patient visits to multidisciplinary team (MDT) care clinics (n=9), pharmacist integration (n=5), patient engagement and education (n=6), or MDT/multispecialty team meetings (n=2). The sample size of studies ranged from 14 to 9601. Overall, results showed greater patient satisfaction and fewer health-related problems with coordinated care programs versus usual care, with increased attendance rates and decreased health care costs for virtual consultations, and further reductions for programs integrating telehealth. Conclusion: Coordinated care for patients with CKM conditions may improve clinical outcomes and reduce healthcare costs. Future research is needed to develop programs with standard reporting, to assess overall effectiveness, and to identify best practices for implementing coordinated care programs. Limitations included heterogeneity in the interventions' design, delivery, CKM population, and outcomes assessed. Trial Registration: PROSPERO Identifier: CRD42023409731.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».