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Enregistrement W1996908919 · doi:10.2146/ajhp070274

Patient preferences for ongoing warfarin management after receiving care by an anticoagulation management service

2008· letter· en· W1996908919 sur OpenAlexaff
Tammy J. Bungard, Sheri L. Koshman, Ross T. Tsuyuki

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health-System Pharmacy · 2008
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWarfarinMedicineAmbulatory careReferralPoint of careFamily medicineIntensive care medicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal management of warfarin therapy in North America is achieved through anticoagulation management services (AMSs).1 These services typically operate at maximum capacity, manage patients until therapy is complete (which is often lifelong), and do not have the ability to care for all patients that could benefit from their services.2 Heneghan et al.3 suggest that patients in Europe who manage their own warfarin therapy achieve similar anticoagulant control, though the practice of self-management of warfarin therapy is virtually nonexistent in North America. We conducted a study to assess patient preferences and willingness to explore alternate management strategies after stabilization of therapy in an AMS. A telephone survey of a random sample of 75 patients receiving care from our ambulatory AMS for at least four months was conducted. A single interviewer external to the AMS used standardized text to provide an overview of potential future management strategies and to assess preferred choices and willingness to pursue the following options for their future care: continue with AMS care, referral back to their primary care physician, use point-of-care (POC) technology for self-testing, or manage their own therapy. For those willing to pursue either self-testing or self-management, preference between POC and venipuncture sampling was assessed, as were opinions surrounding third-party coverage and willingness to pay for the necessary technology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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