Management of Frail and Older Homebound Patients With Heart Failure: A Contemporary Virtual Ambulatory Model
Notice bibliographique
Résumé
Background Heart failure (HF) affects many patients who are older and frail, presenting multiple physical barriers to accessing specialty care in a traditional ambulatory clinic model. Here, we present an assisted virtual care model in which a home visiting nurse facilitated video visits with a HF cardiologist to follow homebound, frail, and older patients with HF. Methods This is a pragmatic, quasi-experimental, pre–post, single-centre study. It included homebound, frail, and older patients with HF from 2015 to 2019 who were followed for 1 year; in-person clinic visits were completely replaced by nurse-facilitated virtual video visits. Outcomes evaluated included annualized hospitalization rate, number of hospitalization days, and number of emergency department visits. Results A total of 49 patients were included, with a median age of 86 (83-93) years, and were followed for 1 year after enrollment. Among patients enrolled, HF with preserved ejection fraction was the most common subtype (57%). Compared to the year prior to enrollment, patients had a lower mortality-adjusted all-cause annualized hospitalization rate in the year following enrollment (2.57 vs 1.78, P < 0.0001). Compared to the year prior, the number of mortality-adjusted all-cause hospitalization days was significantly lower in the year following enrollment (27.2 vs 21.4, P < 0.0001). There was a reduction in the number of all-cause annualized emergency department visits (3.10 vs 2.27, P = 0.003). Conclusions Nurse-assisted virtual visits may be a preferable strategy for homebound, frail, and older patients with HF to receive longitudinal care. This approach may represent a plausible strategy to care for other patients with significant barriers to accessing specialized cardiac care.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».