Physician-adherence to pharmacotherapy guidelines for chronic heart failure in a tertiary health facility in Lagos, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: The increasing need for adherence evaluation of CHF amongst senior physicians in our environment prompted this study. Objective: To determine physician-adherence to pharmacotherapy guidelines in CHF in an economically resource-poor tertiary health facility. Methods: Review of prescription pattern of anti-CHF drug-class of 100 confirmed systolic-CHF patients was carried out. Data for adherence-evaluation were obtained from follow-up information from out-patient clinic-notes, while data on acute care medications and precipitating factors were from in-patient hospitalization notes. Results: CHF patients aged 54.7 ± 14.5 years, had NYHA III/IV symptoms (47%) and hypertension (61%). Anti-CHF pharmacotherapy averaged three drug-types; and consisted of ACEI/ARB (83%), β blockers-BB (48%), aldosterone antagonists (41%), CG (82%), and diuretics (75%). Adherence was assessed as good or complete in 50%, partial/ incomplete in 33%; but non-adherent in 17% of the total. While overall physician-adherence was 59.6% on single drug-classes, survival- advantage combinations with ACEI/ARB+BB and ACEI/ARB+BB+AA were present in 40% and 16% respectively. Older patients (≥ 65 years) had significantly lower prescriptions of all three classes of survival advantage anti-HF drugs, as follows: ACEI/ARB (56% versus 95%); BB (37.5% versus 52%); and AA (31% versus 63%) [p < .05]. Conclusion: BB and AA were under-prescribed. Physician-adherence to evidence-based anti-HF drug classes was variable and influenced by patient’s age. It was also comparable with reports from other countries. Our physicians will benefit from a structured HF education and feed-back program.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».