Monitoring of international normalized ratios: comparison of community nurses with family physicians.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether community-based, nurse-led monitoring of the international normalized ratio (INR) in patients requiring long-term warfarin therapy was comparable to traditional physician monitoring. DESIGN: A retrospective cohort analysis of patients taking long-term warfarin therapy. SETTING: The study used data gathered from 3 family medicine clinics in a primary care network in Edmonton, Alta. PARTICIPANTS: Medical records of patients currently taking warfarin were examined. INTERVENTION: Implementation of nurse-led monitoring in a primary care network in place of standard family physician INR monitoring. MAIN OUTCOME MEASURES: The degree of INR control before and after the implementation of nurse-run INR monitoring was assessed. The average proportion of time spent outside of therapeutic INR ranges, as well as the average number of days between successive INR readings, was calculated and compared. The degree of control placed patients into either a good-control group (out of range ≤ 25% of the time) or a moderate-control group (out of range > 25% of the time) and these groups were compared. RESULTS: Before nurse monitoring, INR values were out of range 20.4% of the time; after nurse monitoring they were out of range 19.2% of the time (P = .115); the time between sequential INR readings also did not differ before and after implementation of nurse monitoring (23.9 vs 21.6 days, P = .789). CONCLUSION: Nurse-led monitoring of INR is as effective as traditional physician monitoring. Advantages of nurse-led monitoring might include freeing family physicians to see more patients or to spend less time at work. It might also represent potential cost savings.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».