Does in-Patient ECG Monitoring have an Impact on Medical Care in Chronic Heart Failure Patients?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure patients' management in non-intensive care units might be improved by telemetry monitoring. However, telemetry adds the cost and evidence of this effectiveness is not available. AIM: To evaluate the utility of the ECG monitoring in chronic heart failure patients admitted to a non-intensive care unit. METHODS: A prospective analysis of the utility of telemetry in 711 patients admitted to a Heart Failure Unit from March 1996 to September 1997. RESULTS: One hundred and ninety-nine patients underwent telemetry; 108 telemetry findings were recorded, in 35% of NYHA class II, in 46% in NYHA class III-IV and 43% in unstable patients. Reasons for telemetry were: known arrhythmia (n=82), electrolytes disturbances (n=20), atrial fibrillation (n=12), symptoms (n=48), i.v. dobutamine (n=13), drugs control (n=16), devices control (n=8). Crossing reasons for telemetry and detected events we had, respectively, 63, 11, 2, 17, 5, 6, and 0 telemetry findings. Treatment was guided by telemetry results in only 33 cases (respectively in 18, 0, 4, 5, 5, 1, and 0 cases). Physicians perceived telemetry as unhelpful in 30% of cases; as helpful in 70%. The percentage of inutility, usefulness with and without related medical intervention were similar between stable and unstable patients (30, 18, 51% and 31, 15, 54%, respectively). CONCLUSION: In a heart failure unit ECG monitoring is mostly used in severe and unstable patients. However, medical decisions are rarely guided by the telemetry findings. The usefulness of telemetry might be underestimated because one of the uncounted results might be the avoidance of inappropriate intervention.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».