Impact of missed treatment opportunities on outcomes in hospitalised patients with heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Many patients with heart failure (HF) do not receive recommended treatments, resulting in suboptimal outcomes. We aimed to investigate the impact of implementing recommended HF therapies on health outcomes, and the costs and effectiveness of interventions for improving adherence. Methods: The health benefits of ACE inhibitor (ACEi), beta blockers and optimal therapy (ACEi and beta blockers if not contraindicated) following hospitalisation for HF were combined with evidence on uptake. The aim was to examine how much health was lost as a result of failure to follow guidelines, and how much could be gained using strategies to promote uptake.The net health benefits of different treatments (measured in quality-adjusted life-years (QALY)) were estimated using a decision-analytic model and treatment effectiveness from the literature. Data on the number of patients who would have benefitted from the additional treatments were estimated from 2010 to 2013 using the National Heart Failure Audit. Results: Each recommended treatment was associated with positive net health benefit. In 2010, up to 4019 (38.3%) patients would have benefitted from additional treatments rising to 4886 patients in 2013 (although falling to 25.2% of patients). Failure to follow guidelines resulted in large health losses. In 2010, if all patients had received optimal therapy, 1569 QALYs would have been gained, implying a maximum justifiable investment in interventions to promote uptake of £31.4 million. Conclusion: Current gaps in translation of evidence to practise in hospitals are associated with significant health losses. Strategies to encourage uptake of guidelines could be effective and cost-effective.
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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 | 0,010 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».