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Enregistrement W6939885211 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7720864

The effectiveness of nursing interventions to improve self-care for patients with heart failure at home: a systematic review and meta-analysis

2025· other· en· W6939885211 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyPsychological interventionData extractionRandomized controlled trialNursing Interventions ClassificationGrading (engineering)Transitional careMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Self-care plays an important role in the treatment of patients with heart failure (HF) and adequately performed self-care at home can contribute to fewer hospitalizations, lower mortality risk and require less emergency care. The aim of this systematic review and meta-analysis was to synthesise evidence on the effectiveness of nursing interventions on HF-related self-care at home. Methods Medline, Scopus, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Cochrane database, Web of Science, PsycInfo, and trial registers were searched up to 31st December 2022. We aimed to include experimental and observational studies with a control group investigating nursing interventions including transitional care, home care programs, phone calls, digital interventions, or a combination thereof on self-care of patients with HF. Outcomes were self-care maintenance, self-care management, and self-care behaviours, measured with various instruments. The screening and data extraction were performed independently by two reviewers, and disagreements were solved by a third reviewer. Cochrane risk of bias tool for randomised trials and the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach were used. Results Twenty-seven studies were included (2176 participants), of which 24 were randomised controlled trials. Three categories of interventions emerged, called “transitional care”, “home care”, and “remote interventions”. Transitional care aimed at caring for patients at their homes after discharge through phone calls, digital interventions, and home visits may result in little to no difference in self-care maintenance (MD 7.26, 95% CI 5.20, 9.33) and self-care management (MD 5.02, 95% CI 1.34, 8.69) while contrasting results emerged in self-care behaviours since two out of six studies reported no improvements in self-care. Home care combined with phone calls or digital interventions likely increase self-management and self-care behaviours (MD -7.91, 95% CI -9.29, -6.54). Remote care could improve self-care behaviours when delivered as phone call programs, but they are ineffective on all outcomes when delivered as digital interventions alone. Conclusion Transitional care and home care combined with phone calls and digital interventions, and phone calls caring for patients at their home could slightly improve self-care in patients with HF. However, more research is needed to study the effects across different domains of self-care and of interventions delivered through digital interventions alone.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0290,046
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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