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Enregistrement W1972115811 · doi:10.1016/s1474-5151(10)60022-9

35 Oral Transcatheter Aortic Valve Implantation: Supporting Care from Referral to Follow-Up

2010· article· en· W1972115811 sur OpenAlexaff
Sandra Lauck, C. Galte, John G. Webb

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralAortic valveCardiologyIntensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is fast becoming a treatment option for people with severe aortic stenosis. The rapid development of transcatheter approaches offers promising treatment options for non-surgical candidates, and may in the future present a safe and less invasive alternative to surgical valve replacement. As TAVI gains acceptance and popularity, it is essential that nurses and allied health professionals keep pace with identifying and addressing the needs of patients and programmes to prevent gaps in care. Outline: The presentation will describe the care map developed by the interdisciplinary team to support the trajectory of care from referral to follow-up for the more than 200 patients who have undergone TAVI procedures at our centre. The various components of the TAVI care map will be outlined. The importance of the assessment of patient-reported outcomes, including physical, mental and social function, and neurocognitive status in the elderly cardiac patient will be stressed. The findings of the evaluation of the care map in the initial 24 hours following the procedure will be presented. Recommendations for programme development, including screening process, pre-procedure teaching and early discharge planning will be discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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