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Enregistrement W6959193921 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6757676

Efficacy of sustained knowledge translation (KT) interventions in chronic disease management in older adults: systematic review and meta-analysis of complex interventions

2024· other· en· W6959193921 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité LavalUniversity of AlbertaCentre hospitalier universitaire de QuébecOttawa HospitalUniversity of OttawaCanadian Partnership Against CancerMcMaster UniversityMichael Smith Health Research BCUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionOddsDisease managementRandomized controlled trialFidelityKnowledge translationIntervention (counseling)MEDLINESystematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Chronic disease management (CDM) through sustained knowledge translation (KT) interventions ensures long-term, high-quality care. We assessed implementation of KT interventions for supporting CDM and their efficacy when sustained in older adults. Methods Design: Systematic review with meta-analysis engaging 17 knowledge users using integrated KT. Eligibility criteria: Randomized controlled trials (RCTs) including adults (> 65 years old) with chronic disease(s), their caregivers, health and/or policy-decision makers receiving a KT intervention to carry out a CDM intervention for at least 12 months (versus other KT interventions or usual care). Information sources: We searched MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from each database’s inception to March 2020. Outcome measures: Sustainability, fidelity, adherence of KT interventions for CDM practice, quality of life (QOL) and quality of care (QOC). Data extraction, risk of bias (ROB) assessment: We screened, abstracted and appraised articles (Effective Practice and Organisation of Care ROB tool) independently and in duplicate. Data synthesis: We performed both random-effects and fixed-effect meta-analyses and estimated mean differences (MDs) for continuous and odds ratios (ORs) for dichotomous data. Results We included 158 RCTs (973,074 participants [961,745 patients, 5540 caregivers, 5789 providers]) and 39 companion reports comprising 329 KT interventions, involving patients (43.2%), healthcare providers (20.7%) or both (10.9%). We identified 16 studies described as assessing sustainability in 8.1% interventions, 67 studies as assessing adherence in 35.6% interventions and 20 studies as assessing fidelity in 8.7% of the interventions. Most meta-analyses suggested that KT interventions improved QOL, but imprecisely (36 item Short-Form mental [SF-36 mental]: MD 1.11, 95% confidence interval [CI] [− 1.25, 3.47], 14 RCTs, 5876 participants, I2 = 96%; European QOL-5 dimensions: MD 0.01, 95% CI [− 0.01, 0.02], 15 RCTs, 6628 participants, I2 = 25%; St George’s Respiratory Questionnaire: MD − 2.12, 95% CI [− 3.72, − 0.51] 44 12 RCTs, 2893 participants, I2 = 44%). KT interventions improved QOC (OR 1.55, 95% CI [1.29, 1.85], 12 RCTS, 5271 participants, I2 = 21%). Conclusions KT intervention sustainability was infrequently defined and assessed. Sustained KT interventions have the potential to improve QOL and QOC in older adults with CDM. However, their overall efficacy remains uncertain and it varies by effect modifiers, including intervention type, chronic disease number, comorbidities, and participant age. Systematic review registration PROSPERO CRD42018084810.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,033
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,191 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2024
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