Risk factors for loss to follow-up among children and young adults with congenital heart disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify risk factors for loss to cardiology follow-up among children and young adults with congenital heart disease. METHODS: We used a matched case-control design. Cases were born before January, 2001 with moderate or complex congenital heart disease and were previously followed up in the paediatric or adult cardiology clinic, but not seen for 3 years or longer. Controls had been seen within 3 years. Controls were matched 3:1 to cases by year of birth and congenital heart disease lesion. Medical records were reviewed for potential risk factors for loss to follow-up. A subset of cases and controls participated in recorded telephone interviews. RESULTS: A total of 74 cases (66% male) were compared with 222 controls (61% male). A history of missed cardiology appointments was predictive of loss to follow-up for 3 years or longer (odds ratio 13.0, 95% confidence interval 3.3-51.7). Variables protective from loss to follow-up were higher family income (odds ratio 0.87 per $10,000 increase, 0.77-0.98), cardiac catheterisation within 5 years (odds ratio 0.2, 95% confidence interval 0.1-0.6), and chart documentation of the need for cardiology follow-up (odds ratio 0.4, 95% confidence interval 0.2-0.8). Cases lacked awareness of the importance of follow-up and identified primary care physicians as their primary source of information about the heart, rather than cardiologists. Unlike cases, controls had methods to remember appointments. CONCLUSIONS: A history of one or more missed cardiology appointments predicted loss to follow-up for 3 or more years, as did lack of awareness of the need for follow-up. Higher family income, recent catheterisations, and medical record documentation of the need for follow-up were protective.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».