Feasibility Assessment for Implementation of Heart Failure Clinical Caremaps using Electronic Medical Records in Primary Practice
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The primary aim of this project is to evaluate the impact and level of use of Electronic Medical Records (EMRs) by family physicians (FPs) specifically with respect to HF management. This study provides pilot work towards successful implementation of HF clinical caremaps in EMRs to support decision making for FPs.Methods: A survey questionnaire was sent to 207 FPs from which 42 (20%) replies were received. The survey included questions on demographic information of the FP's practice, specifics about HF patients and their management, EMR use and whether they have improved management in HF patients. Results: Among the 42 FPs who responded, 39 (93%) practice in the urban area of Hamilton and each have over 10 confirmed HF patients at their family practices, supporting the need for proper management of HF at the primary care level. FPs expressed concerns about difficulty in treating HF preserved vs. systolic HF, in managing HF patients with renal insufficiency and difficulty in the use of beta blockers. There was no consensus on whether EMRs have helped in improving the management of HF patients.Conclusions: There is a perceived need for management tools which can be integrated into EMRs to provide decision making support for FPs in managing HF. Tools such as caremaps may help provide optimal care in managing HF patients as per the Canadian Cardiovascular Society guidelines.
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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 | 0,128 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».