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Enregistrement W3089446664 · doi:10.1016/j.cjco.2020.11.008

Physician Perspectives on the Diagnosis and Management of Heart Failure With Preserved Ejection Fraction

2020· article· en· W3089446664 sur OpenAlexafffundabout
Milan Gupta, Alan Bell, Michelle Padarath, Daniel Ngui, Justin A. Ezekowitz

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoCanadian Respiratory Research NetworkMcMaster UniversityCanadian VIGOUR CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsNovartis Pharmaceuticals CanadaHLS TherapeuticsNovartisBausch HealthAmgenBoehringer IngelheimBayerAstraZenecaBristol-Myers SquibbNovo NordiskCytokineticsAmerican RegentSanofiMerck
Mots-clésMedicineHeart failure with preserved ejection fractionHeart failureEjection fractionInternal medicineCardiologyPrimary carePrimary care physicianMEDLINEEmergency medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Heart failure (HF) with preserved ejection fraction (HFpEF) carries high morbidity and mortality. Compared with HF with reduced ejection fraction (HFrEF), HFpEF is difficult to diagnose, and lacks evidence-based treatments. In this survey we assessed perceptions of cardiologists, internists, and primary care physicians (PCPs) regarding HFpEF diagnosis and management. Methods In total, 159 cardiologists, 89 internists, and 200 PCPs from across Canada completed an online survey, with response rates of 14%-17%. Results The perceived prevalence of HFpEF vs HFrEF was similar across physician types (58% HFrEF, 42% HFpEF). Thirty-seven percent of PCPs did not differentiate HF on the basis of ejection fraction. All physician types ranked symptom and mortality reduction as treatment priorities. Ninety-two percent of specialists believed that HFpEF is best comanaged by PCPs and specialists, whereas one-fifth of PCPs suggested PCP management alone. Compared with specialists, PCPs were more likely to underestimate HFpEF mortality and less aware of sex differences in the prevalence of HFpEF vs HFrEF (all P < 0.001). Fewer PCPs use natriuretic peptides for diagnosis ( P < 0.001). All physician types listed cost and availability as barriers to natriuretic peptide use. Ninety-one percent of PCPs incorrectly identified various therapies as effective for improving HFpEF outcomes. Most of all physicians expressed a strong desire to increase knowledge of diagnostic and treatment algorithms for HFpEF. Conclusions There are substantial knowledge gaps in the diagnosis and management of HFpEF, particularly among PCPs. Because of the prevalence of HFpEF in primary care, strategies are required to reduce these gaps.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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