Evaluation of the use of evidence-based angiotensin-converting enzyme inhibitor criteria for the treatment of congestive heart failure: opportunities for pharmacists to improve patient outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The under-utilization and under-dosing of angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEIs) in patients with congestive heart failure (CHF) continues to be a problem observed in clinical practice. OBJECTIVE: To develop and implement drug use evaluation (DUE) criteria for the use of ACEIs in patients with CHF which could be used by pharmacists to ensure that all eligible patients receive an ACEI at an appropriate dose. METHODS: A retrospective chart review of all patients discharged from the study institution with a diagnosis of CHF during the period of March 1 to July 31, 1998 was conducted using the DUE criteria developed. RESULTS: Of the 138 patients evaluated, only 68.6% were discharged on ACEI therapy. Additionally, only 40% of those discharged on an ACEI achieved target dose. Multiple regression analysis revealed that males were 2.43 times more likely to be discharged on an ACEI than females, while those on concomitant diuretics or digoxin were less likely to be discharged on an ACEI (25% and 18%, respectively). CONCLUSIONS: The application of these DUE criteria by pharmacists in hospital and community practice has the potential to improve utilization and dosing of this important class of medications for the management of the symptoms and progression of CHF.
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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 | 0,053 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».