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Record W7046744278

Efficacity of in-hospital multidimensional interventions of secondary prevention after acute coronary syndrome : a systematic review and meta-analysis

2009· dissertation· en· W7046744278 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueIRIS · 2009
Typedissertation
Languageen
FieldPhysics and Astronomy
TopicSuperconducting and THz Device Technology
Canadian institutionsnot available
FundersUniversitetet i BergenUniversity of Calgary
KeywordsAcute coronary syndromePsychological interventionCoronary heart diseaseSecondary preventionMedical prescription
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RAPPORT DE SYNTHÈSE : Contexte Les programmes de prévention cardiovasculaire secondaire après un événement coronarien aigu ont pu démontrer leur efficacité dans le contexte des soins ambulatoires. L'hospitalisation pour une maladie aiguë peut être considérée comme un «instant charnière», particulièrement adapté à un changement de comportement de santé et où des interventions de prévention secondaire, telle l'éducation du patient, pourraient être particulièrement efficaces. De plus, la prescription de médicaments de prévention cardiovasculaire durant l'hospitalisation semble augmenter la proportion des patients traités selon les recommandations sur le long terme. Récemment, plusieurs études ont évalué l'efficacité de programmes de prévention ayant pour but l'éducation des patients et/ou une augmentation du taux de prescription de médicaments prouvés efficaces par les médecins en charge. L'article faisant l'objet du travail de thèse synthétise la littérature existante concernant l'efficacité en termes de mortalité des interventions multidimensionnelles de prévention cardiovasculaire après un syndrome coronarien aigu, débutées à l'hôpital, centrées sur le patient et ciblant plusieurs facteurs de risque cardiovasculaire. MÉTHODE ET RÉSULTATS : En utilisant une stratégie de recherche définie à l'avance, nous avons inclus des essais cliniques avec groupe contrôle et des études avant-après, débutées à l'hôpital et qui incluaient des résultats cliniques de suivi en terme de mortalité, de taux de réadmission et/ou de récidive de syndrome coronarien aigu. Nous avons catégorisé les études selon qu'elles ciblaient les patients (par exemple une intervention d'éducation aux patients par des infirmières), les soignants (par exemple des cours destinés aux médecins-assistants pour leur enseigner comment prodiguer des interventions éducatives) ou le système de soins (par exemple la mise en place d'itinéraires cliniques au niveau de l'institution). Globalement, les interventions rapportées dans les 14 études répondant aux critères montraient une réduction du risque relatif (RR) de mortalité après un an (RR= 0.79; 95% intervalle de confiance (IC), 0.69-0.92; n=37'585). Cependant, le bénéfice semblait dépendre du type d'étude et du niveau d'intervention. Les études avant-après suggéraient une réduction du risque de mortalité (RR, 0.77; 95% IC, 0.66-0.90; n=3680 décès), tandis que le RR était de 0.96 (95% IC, 0.64-1.44; n=99 décès) pour les études cliniques contrôlées. Seules les études avant-après et les études ciblant les soignants et le système, en plus de cibler les patients, semblaient montrer un bénéfice en termes de mortalité à une année. CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES : Les preuves d'efficacité des interventions de prévention secondaires débutées à l'hôpital, ciblant le patient, sont prometteuses, mais pas définitives. En effet, seules les études avant-après montrent un bénéfice en termes de mortalité. Les recherches futures dans ce domaine devraient tester formellement quels éléments des interventions amènent le plus de bénéfices pour les patients.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Meta-analysis · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.087

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.051
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0150.031
Bibliometrics0.0050.006
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.286 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designMeta-analysis
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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