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Enregistrement W3102655113 · doi:10.1016/j.cjco.2020.10.019

Patient Experience After Risk Stratification and Follow-up for Acute Kidney Injury After Cardiac Catheterization: Patient Survey

2020· article· en· W3102655113 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Natha, Pantea Amin Javaheri, Denise Kruger, Eleanor Benterud, Winnie Pearson, Zhi Tan, Bryan Ma, B. Tyrrell, Bryan Har, Michelle M. Graham, Matthew T. James

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health SolutionsAlberta Health Services
Mots-clésRisk stratificationCardiac catheterizationMedicineAcute kidney injuryStratification (seeds)Risk assessmentIntensive care medicineInternal medicineEmergency medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) after cardiac catheterization procedures is associated with poor health outcomes. We sought to characterize the experiences of patients after receiving standardized information on their risk of AKI accompanied by instructions for follow-up care after cardiac catheterization. METHODS: We implemented an initiative across 3 cardiac catheterization units in Alberta, Canada to provide standardized assessment, followed by guidance for patients at risk of AKI. This was accompanied by communication to primary care providers to improve continuity of care when patients transition from the hospital to the community. A structured survey from a sample of 100 participants at increased risk of AKI determined their perceptions of information provided and experiences with follow-up steps after the initiative was implemented in each cardiac catheterization unit in Alberta. RESULTS: The mean age of participants was 72.4 (SD 10.4) years, 37% were female, and the mean risk of AKI was 8.8%. Most (63%) participants were able to recall the information provided to them about their risk of kidney injury, 68% recalled the education provided on strategies to reduce risk, and 65% believed their primary care practitioner had received enough information to conduct appropriate follow-up care. Eighty-six percent of patients were satisfied with their transition to the community, and 53% were reassured by the information and follow-up care they received. CONCLUSIONS: These findings suggest that communicating risk information to patients, in combination with education and collaboration for follow-up with primary care providers, is associated with positive patient experiences and satisfaction with care.

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)0,007
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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