Perspectives on Implementing a Multidomain Approach to Caring for Older Adults With Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: The American College of Cardiology (ACC) Geriatric Cardiology Section Leadership Council recently outlined 4 key domains (which are composed of 14 subdomains) that are important to assess in older adults with heart failure (HF). We sought to determine which geriatric domains/subdomains are routinely assessed, how they are assessed, and how they impact clinical management in the care of ambulatory older adults with HF. DESIGN: Survey. SETTING: Ambulatory. PARTICIPANTS: Fifteen active ACC member physicians from the geriatric cardiology community. MEASUREMENTS: Electronic survey assessing which domains/subdomains are currently assessed in these selected real-world practices, how they are assessed, and how they are incorporated into clinical management. RESULTS: Of 15 clinicians, 14 responded to the survey. The majority routinely assess 3 to 4 domains (median, 3; interquartile range, 3-4) and a range of 4 to 12 subdomains (median, 8; interquartile range, 6-11). All respondents routinely assess the medical and physical function domains, 71% routinely assess the mind/emotion domain, and 50% routinely assess the social domain. The most common subdomains included comorbidity burden (100%), polypharmacy (100%), basic function (93%), mobility (86%), falls risk (71%), frailty (64%), and cognition (57%). Sensory impairment (50%), social isolation (50%), nutritional status (43%), loneliness (7%), and financial means (7%) were least frequently assessed. There was significant heterogeneity with regard to the tools used to assess subdomains. Common themes for how the subdomains influenced clinical care included informing prognosis, informing risk-benefit of pharmacologic therapy and invasive procedures, and consideration for palliative care. CONCLUSIONS: While respondents routinely assess multiple domains and subdomains and view these as important to clinical care, there is substantial heterogeneity regarding which subdomains are assessed and the tools used to assess them. These observations provide a foundation that inform a research agenda with regard to providing holistic and patient-centered care to older adults with HF. J Am Geriatr Soc 67:2593-2599, 2019.
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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 | 0,074 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».