NursE led Atrial Fibrillation Management: The NEAT Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is a growing epidemic. Current models of care delivery are inadequate in meeting the needs of the population with AF. Furthermore, quality of life is known to be poor in patients with AF and is associated with adverse patient outcomes. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine if nurse-led education and cardiovascular risk factor modification, undertaken using the principles of motivational interviewing, facilitated by an electronic decision support tool to ensure the appropriate use of oral anticoagulation (OAC), could improve health-related quality of life (HRQoL), guideline adherence to OAC, and cardiovascular risk factor profiles in individuals with AF. METHODS: This was a multicenter, prospective, randomized controlled feasibility study of 72 individuals with AF. The intervention involved 1 face-to-face nurse-delivered education and risk factor management session with 4 follow-up telephone calls over a 3-month period to monitor progress. The primary outcome measure was HRQoL as assessed by the Short Form-12 survey. RESULTS: A total of 72 participants were randomized, with 36 individuals in each arm completing follow-up. Mean age was 65 ± 11 years and 44% were women. At 3 months follow-up, no significant differences between groups were observed for the physical or mental component summary scores of the Short Form-12, nor any of the subscales. Appropriate use of OAC did not differ between groups at final follow-up. CONCLUSIONS: A brief nurse-delivered educational intervention did not significantly impact on HRQoL or risk factor status in individuals with AF. Further research should focus on interventions of greater intensity to improve outcomes in this population. TRIAL REGISTRATION: ACTRN12615000928516.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».