MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2470657556

Heart failure: an overview of consensus guidelines and nursing implications.

2003· article· en· W2470657556 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Svendsen

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureMedicineIntensive care medicineQuality of life (healthcare)NursingInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart failure affects more than 350,000 Canadians and costs over $1 billion annually for inpatient care alone. Consensus guidelines have been developed to guide care and improve quality of life based on current evidence or best practice. This article will provide a brief overview of medications and lifestyle modifications described in guidelines developed by the American College of Cardiology/American Heart Association, the Canadian Cardiovascular Society, the Heart Failure Society of America, and the European Society of Cardiology. Medications for treating heart failure can be divided into two groups: those with a mortality benefit (angiotensin converting enzyme inhibitor, beta-blockers, and selective aldosterone receptor antagonists), and those that improve symptoms (diuretics and cardiac glycosides). Nursing implications include careful assessment of volume status, vital signs, monitoring electrolyte and renal function, as well as spacing of medications. Nurses play a key role in assisting patients to identify their lifestyle habits that require modifications, ultimately improving their quality of life and decreasing hospital readmissions. Education focusing on self-care activities, diet, rest, and exercise enables patients to retain a sense of control in their lives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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.

Tête enseignante Opus0,447
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,028 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMed→Même sujetPharmaceutical Practices and Patient Outcomes→Travaux en français237 207→