Patient adherence with emergency department referral to a cardiovascular evaluation and risk assessment clinic.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patient adherence with emergency department (ED) referral has not been well studied in Canada, and there are no Canadian studies assessing patient follow-up for evaluation of cardiovascular disease. Our primary objective was to determine the proportion of patients who adhered with an ED referral to a cardiac evaluation and risk assessment (CERA) clinic in Calgary, Alta. Secondary objectives included determining the final diagnoses and outcomes for patients attending CERA appointments. We also assessed the association between adherence and various system and patient factors. METHODS: A retrospective review of 385 patients who were referred to CERA from EDs in the study region between June 1, 2004, and Apr. 7, 2005, was performed. Hospital charts and the database at the medical examiner's office were reviewed for patients who did not attend their CERA appointment. RESULTS: The majority of patients (345/385, 89.6%) followed through with their referral to CERA. No deaths were identified from hospital records or from the medical examiner's office for nonadherent patients. Of the 315 patients who completed their follow-up, 225 (71.4%) were diagnosed with noncardiac or low-risk cardiac disease, whereas 90 (28.6%) were diagnosed with cardiovascular disease. The referring hospital was the only variable significantly associated with adherence with the referral (p=0.004). CONCLUSION: The great majority of patients referred to CERA from Calgary EDs were adherent with the referral. Future studies may identify factors impairing adherence that are amenable to intervention. Implementation of a referral model similar to the one used by CERA may improve adherence with attendance at other outpatient clinics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».