Improving Heart Failure Health: Is there a Secret Swedish Sauce?
Notice bibliographique
Résumé
This article refers to 'Association between enrolment in a heart failure quality registry and subsequent mortality-a nationwide cohort study' by L.H. Lund et al., published in this issue on pages 1107-1116.Heart failure (HF) is a paradigm case for the challenges of 21st century health care as a result of its growing prevalence, the increasing complexity of care required, high costs associated and opportunities for improved outcomes.In both Europe and the USA, the delivery of evidence-based HF care varies significantly across clinicians and health systems, 1,2 yet this has been well documented over the last two decades.What is often lacking subsequent to the identification of evidence on what optimal care should consist of is action that represents the next step towards establishing evidence for how the best care can be implemented in a timely, efficient, equitable and effective manner.In this issue of the journal, Lund et al. 3 provide compelling data indicating that patients enrolled in SwedeHF received better evidence-based HF care with potentially better outcomes than those not enrolled.In this study, SwedeHF enrolled 9.5% of 231 437 patients (68% of whom were inpatients) with incident HF diagnosed during the period 2006 to 2013 across 64 of 75 potential hospitals in Sweden.3 SwedeHF is a voluntary registry that publicly reports on HF inpatient and outpatient care to enable quality improvement (QI) through the gathering of a wealth of data.In the current study, the authors found marked differences in the use of medical therapy for chronic HF with reduced ejection fraction (HFrEF): ACE inhibitors or angiotensin II receptor blockers (ARBs) were used in 82% of SwedeHF patients compared with 56% of non-SwedeHF patients, beta-blockers in 84% vs. 60%, and aldosterone antagonists in 33% vs. 18%.SwedeHF patients had a significantly lower risk for all-cause mortality compared with non-SwedeHF patients (unadjusted hazard ratio 0.65, 95% confidence interval 0.63-0.66),although the hazard attenuated with adjustment for baseline differences and there was no difference after adjusting for the above differences in medical therapy for chronic HFrEF.In addition, the authors found that other evidence-based use of cardiovascular medication was higher in SwedeHF patients and is likely to play The opinions expressed in this article are not necessarily those of the Editors of the European Journal of Heart Failure or of the European Society of Cardiology.
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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 | 0,021 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».