Heart failure clinics and outpatient management: review of the evidence and call for quality assurance
Notice bibliographique
Résumé
Despite major advances in treatment options for heart failure patients, morbidity and mortality remain unacceptably high. Frequent readmissions are distressful for patients and are associated with large costs for society. In an attempt to improve care for heart failure patients and thereby reduce morbidity and hospital readmissions, specialised heart failure clinics have emerged over the last 10 years. In particular, clinics relying, at least in part, on nurses specially trained in heart failure have gained popularity. This review of the published literature describes the wide variety of designs and the types of interventions taking place in such heart failure clinics. A total of 18 randomised studies comparing heart failure clinics using nurse intervention with conventional care have been published to date, and the majority of these have shown either a reduction in hospital readmissions or shortening of hospitalisations in the intervention group. These findings are supported by the results of several non-randomised, controlled investigations. Thus, it is concluded that heart failure clinics using nurse intervention should be an integrated part of the care process for patients with heart failure wherever possible. We argue that ongoing attention should be paid to the quality of care delivered by the clinics to ensure that the benefit of this intervention strategy persists. Thus, it would be of importance to continuously record relevant data describing the care process using specific indicators such as ACE-inhibitor and beta-blocker use and doses. One possible, practical method to apply such continuous quality assurance may be by means of electronic medical record databases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».