A Community-Based Educational Intervention to Improve Antithrombotic Drug Use in Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite evidence that antithrombotics are effective in reducing the risk of stroke in atrial fibrillation (AF), they remain underused. OBJECTIVE: To perform a controlled trial of a comprehensive educational program promoting the rational prescribing of antithrombotics for stroke prevention in AF. METHODS: The intervention was conducted in Southern Tasmania, Australia, using Northern Tasmania as a control area. General practitioners were sent locally produced guidelines on stroke risk stratification and antithrombotic drug use in AF, which were followed by academic detailing visits. Outcomes were measured using evaluation feedback from the general practitioners, and drug utilization data were provided by a series of patients presenting to the hospital with an admission diagnosis of AF and dispensing of antithrombotic therapy under the Australian Pharmaceutical Benefits Scheme. RESULTS: During the educational intervention, 272 guidelines were mailed and, subsequently, 162 general practitioners were visited and the guidelines discussed. Hospital admission data before and after the intervention revealed a significant increase in the use of warfarin in patients at high risk of stroke (33% vs 46% of eligible patients; p < 0.05). Analysis of prescription data for warfarin also indicated that the increase in use of warfarin within the intervention region was significantly greater than for the control region (p < 0.001). CONCLUSIONS: The educational program described here led to a significant increase in the prescribing of warfarin for stroke prevention in patients with AF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».