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Enregistrement W2604332939 · doi:10.1161/circoutcomes.10.suppl_3.157

Abstract 157: Assessing Physician Knowledge Regarding Indications for a Primary Prevention Implantable Defibrillator and Potential Barriers for Referral

2017· article· en· W2604332939 sur OpenAlexaffabout
Rochelle Bernier, Satish R. Raj, Lucy Reyes, Michael Sauve, Glen Sumner, Derek V. Exner, Roopinder K. Sandhu

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralFamily medicineImplantable cardioverter-defibrillatorPrimary careEmergency medicineTelephone surveyMEDLINEMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Primary prevention implantable cardioverter defibrillators (ICD) are under-utilized despite multiple clinical trials that demonstrated reduced mortality and cost-effectiveness in patients at risk for sudden cardiac death. Our objectives were to determine physician knowledge about primary prevention ICD guidelines and to identify potential barriers impacting referral rates. Methods: The Cardiovascular Arrhythmia and Stroke Working Group from Alberta, Canada developed a web- based survey as part of a quality assurance initiative to aid in the design of a complex device care pathway. The survey consisted of five case scenarios regarding primary prevention ICD guidelines and a list of potential barriers for ICD referral. Through expert consensus, case scenarios were developed based on current device guidelines. The survey was administered to physicians encountering patients eligible for ICD therapy, including General Internists and Cardiologists with Alberta Medical Association membership and Cardiology residents. Results: The survey was completed by 109 of 799 (response rate =14%). Of those, 55% were General Internists, 32% were Cardiologists and 13% were Cardiology residents. The majority of physicians were male (62%) and practicing at a University Hospital (66%). Overall, 34% of participants answered all case scenarios correctly. A correct answer on all five case scenarios was demonstrated by 62.5% of Cardiologists, 61.5% of Cardiology residents and 16% of General Internists (p<0.0001). Figure 1 demonstrates significant differences regarding perceived barriers for ICD referral among physician groups (p<0.0001). There were also significant differences among physician age groups (p<0.0001), with younger physicians reporting more barriers. The most common barriers among all physician groups were cost- effectiveness (55%), concerns regarding knowledge of ICD guidelines (47%) and the risk of inappropriate shocks (41%). Conclusion: Knowledge of indications for a primary prevention ICD is poor and a recognized barrier among physicians who may refer patients for device therapy. Adequate knowledge translation of ICD guidelines is crucial in order to improve ICD utilization.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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