Using EMR data to evaluate a physician-developed lifestyle plan for obese patients in primary care.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To use primary care electronic medical records (EMRs) to evaluate the effects of a lifestyle intervention delivered to obese patients compared with obese patients who did not receive the intervention. DESIGN: Retrospective cohort analysis using EMR data derived from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network. SETTING: A primary care clinic in rural Alberta. PARTICIPANTS: Obese adult patients with at least 1 weight measurement in the time periods before and after the intervention, grouped by patients who received the intervention (n = 68) and those who did not (n = 365). INTERVENTION: Physician-developed lifestyle plan to address obesity through a variety of health-promoting recommendations. MAIN OUTCOME MEASURES: Mean change from before the intervention for weight, blood pressure, glycated hemoglobin A1c level, and body mass index measurements, compared between the control and intervention groups. RESULTS: Negligible weight change was observed in both groups, with the exception of older male patients (65 years and older) receiving the intervention, who lost significantly more weight than older men in the control group (a difference in mean reduction of 3.02 kg in favour of the intervention; P = .008). No overall group differences were seen in the secondary health outcomes, except for reductions in systolic and diastolic blood pressures in the intervention group (P = .002 and P = .04, respectively). Only the difference in systolic blood pressure remained significant after adjusting for covariates (P = .01). CONCLUSION: Providing real-time feedback about clinical interventions is possible using EMR data. Although the lifestyle intervention was associated with significant weight loss for a specific group of patients only, with the use of EMR data the cohort can be followed over time and additional health outcomes can be monitored. There is potential for individual physicians and practices to assess and improve clinical processes and interventions in a rigorous, timely, and manageable way.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».