A 2020 Environmental Scan of Heart Failure Clinics in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background Multidisciplinary heart failure (HF) clinics decrease hospital admission rates and healthcare use, while improving patient outcomes. To understand the contemporary availability of HF clinics in Ontario, Canada, and the services provided, we performed an environmental scan of physician-led and nurse practitioner (NP)–led HF clinics. Methods Between November, 2019 and February 2020, we identified Ontario HF clinics led by physicians or NPs. Following an invitation, we conducted a semi-structured interview to evaluate the services offered and qualitatively compared our findings to the results of the 2010 Ontario provincial survey. Results The number of HF clinics (36 vs 34 in 2010) and physicians (157 vs 143 in 2010) have not changed since the 2010 survey. Of the 36 clinics we identified, 30 participated in our interview (22 physician-led and 8 NP-led). Twenty-five clinics (83%) were hospital-based, of which 9 (30%) were part of an academic institution. Comparisons of our findings to the 2010 study on 30 clinics show an approximately 3-fold increase ( P <0.001) in both median annual and new patient visits. As previously reported, the clinics varied in services offered, but trended toward an increased availability of onsite echocardiography, exercise-stress testing, and nuclear cardiology. Conclusions Compared to the survey performed a decade ago, the number of HF clinics and physicians have not changed, and the services provided remain heterogenous. However, the increased number of patients served suggests a greater demand for these clinics. Improving the accessibility of these clinics and standardizing the service model are critical to improving patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».