The Diverse Journeys of Rural Older Adults with Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Rationale, aims and objectives: Atrial fibrillation (AF) is a serious chronic heart condition characterized by an irregular, rapid heartbeat and unpredictable course. Patients with AF often struggle with managing the impact of the disease on daily activities. Afflicted rural dwelling patients face added challenges including inequities in health services and a lack of cardiac specialty services. AF patient journeys through the healthcare system have not been well documented, but offer a valuable tool for improving patient management and outcomes. The purpose of this study was to document individual AF patient journeys of rural living older adults. Method: This study used a 6-month longitudinal design to examine the rural healthcare experiences of 10 AF patients. AF patient journeys were mapped using information gathered through interviews, written logs, photographs and an electronic health record review. Thematic analysis was used in clustering common features of the healthcare journeys of older adult patients with AF and a typology developed to describe them. Results: Each patient’s journey with AF was unique. Symptom and disease severity, health service utilization and needs emerged as differentiating features in the identification of 3 journey types: (1) Stable, (2) Chronically Unstable and (3) Acute Crisis. Conclusions: These journey types provide a valuable person-centered tool to assess patient needs at any point in the AF trajectory and to address salient risks that accompany each type to improve management of the increasing number of persons suffering from AF.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».