Effectiveness of natural language intelligence technology in chronic diseases nursing: A systematic review and meta-analysis - PubMed
2 months ago
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- 慢性疾病构成重大全球负担，其非结构化数据管理对持续护理带来挑战。
- 自然语言智能技术(NLIT)在改善慢性病护理方面展现出潜力。
- 遵循PRISMA指南进行的系统评价与荟萃分析，纳入了2014至2024年的研究数据。
- NLIT在COPD管理中表现突出，通过ANN驱动的应用程序使30天再入院率降低27.9%。
- 糖尿病护理方面，NLIT使自我管理行为改善，糖尿病视网膜病变转诊依从性提升19.34%。
- NLIT干预显著提升卒中康复患者的运动功能和肩关节活动度。
- NLIT预测COPD急性加重的准确率达88.46%，基于GPT-4的糖尿病诊断准确率达92%。
- 荟萃分析显示NLIT对临床结局有益（合并RR=1.20），但存在显著异质性。
- 5项研究被评为低偏倚风险，1项因使用假设数据存在中等风险。
- NLIT虽有助于个性化护理，但仍面临数据异质性和偏倚等挑战，需进一步优化。