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Enregistrement W2795750383 · doi:10.1161/circ.137.suppl_1.p171

Abstract P171: The “Hub and Spoke” Model of Heart Function Care Achieves Quality Index Markers

2018· article· en· W2795750383 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Hinton, Karen Geukers, George Heckman, Neville Suskin, Tim Hartley, Karen Harkness, Eva Lonn, Robert S. McKelvie

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Issues in Pregnancy
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of WaterlooMcMaster UniversityOntario Stroke NetworkQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionHeart failureEtiologyPopulationHealth careRetrospective cohort studyEmergency medicineInternal medicinePediatricsCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Heart failure (HF) affects approximately 2% of the population with major effects on morbidity and mortality. Over 80% of existing Heart Function Clinics (HFC) are located within a hospital setting. The CoHealth (Ontario) “hub-and-spoke” model encourages community-based HFCs for patients who are less complex or relatively stable while more complex/unstable patients receive care in a hospital-based HFC. The purpose of this project was to explore patient populations and achievement of established quality indicators (QIs) within a specialist-supported community-based HFC in a Family Health Team (FHT-HFC) and a HFC in a tertiary hospital (H-HFC) over 12 months. Methods: Retrospective standardized chart reviews were conducted from all 60 patients enrolled in the FHT-HFC since its inception in 2010 to 2015, and 100 patients followed in the H-HFC in 2013. QIs were measured and compared at enrollment, 6 months and 12 months. Results: Patients attending the H-HFC vs FHT-HFC had no difference in age, sex or etiology of HF. However, patients at the H-HFC were significantly more likely to have reduced LV function, have marked HF symptoms, and more likely to have a recent hospital admission. Both cohorts had multiple comorbidities, with greater frequencies of MI, ICD/CRT/pacemaker, smoking and respiratory disease in the H-HFC group. By 6 months’ post enrollment, the number of patients with a HF with a reduced ejection fraction (HFrEF) in the H-HFC (n=65) who were on an ACEi/ARB, beta-blocker, and MRA increased from 75% to 82%, 86% to 88%, and 29% to 34% (vs 99% to 99%, 77% to 89% and 33% to 39%, respectively in the FHT-HFC (n=28)). Over the 12 months following enrollment in a HFC the proportion of patients with NYHA class III symptoms decreased from 67% to 38% (H-HFC) vs 47% to 14% (FHT-HFC) (p < 0.05) and HF hospital admissions were reduced by 31% (H-HFC) vs 68% (FHT-HFC) (p < 0.05). At 12 months 34% (H-HFC) vs 20% (FHT-HFC) (p=0.07) of patients were enrolled in a cardiac rehabilitation program. Conclusion: While the H-HFC and FHT-HFC patients had similar demographics and comorbidities, H-HFC patients tended to more frequently have HFrEF, were more symptomatic and more likely to have been recently hospitalized. Participation in either the H-HFC or FHT-HFC was associated with medication optimization, decreased symptoms and fewer hospitalizations compared to the previous year. In conclusion, this retrospective study shows that the “hub and spoke” HFC model may have merit but needs further evaluation on a wider, more formal scale.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,271 · 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'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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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