Systemizing the Evaluation of Acute Heart Failure in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
ntroduction of the Hospital Readmission Reduction Program, imposing financial penalties for early readmissions after hospital discharge, has created a strong incentive for hospitals to reduce heart failure (HF) admissions, often by risk-stratifying patients before discharge for more intensive follow-up or disease management programs.A less explored option for reducing readmissions is risk-stratifying patients presenting to the emergency department (ED) to identify those who can be managed safely at home.Exploring this opportunity is important, given that the ED plays a pivotal role in HF care, with nearly 80% of patients evaluated being admitted. 1The current decision to admit these patients is based on clinical judgment, with large regional and hospital-level variability in readmission rates. 2 At our institution, the rate of HF discharge from the ED across the 46 ED physicians in the 2016 calendar year was 20% and varied from 0 to 34%.To better identify patients warranting admission, we developed and implemented a standardized care path, Code Heart Failure (CodeHF) for evaluating patients with acute HF presenting to the ED.This report describes the creation and implementation of the CodeHF pathway, along with early insights into its promise and pitfalls. GOALS AND VISION OF THE PROGRAMThe primary goal of this initiative was to improve care for patients with HF exacerbations presenting to the ED through early identification, evidence-based risk stratification, education, and timely follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».