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Enregistrement W4213274741 · doi:10.1186/s13104-022-05938-z

Managing patients with heart failure: contemporary real-world experience

2022· article· en· W4213274741 sur OpenAlexaff
Muhammad Siddiqui, Christopher Ripplinger, Hafsah Chalchal, D. Murthy

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensRegina General HospitalUniversity of SaskatchewanSaskatchewan HealthSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureGuidelineAngiotensin Receptor BlockersAngiotensin-converting enzymeMineralocorticoid receptorInternal medicineRetrospective cohort studyDiseaseEmergency medicineIntensive care medicineAldosteroneBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Heart failure (HF) is a chronic disease with growing numbers of patients and a significant compromise in quality of life and high mortality. The main purpose of this study was to evaluate the current practices in managing patients with HF among patients admitted to the hospital and discharged with a primary diagnosis of HF and patients managed in the heart function clinic. RESULTS: This study is a retrospective chart review of patients admitted to the hospital and discharged with a primary diagnosis of HF. A total of 448 patient charts were reviewed, of which 173 patients were in the hospital group and 275 patients in the Clinic group. 278 (62.1%) were men, and 170 (37.9%) were women. The Clinic group of patients were significantly received guideline-directed medical therapy (Beta-blockers, Angiotensin-converting enzyme inhibitors, Angiotensin receptor blockers, Diuretics, Mineralocorticoid receptor antagonists-p < 0.001). The Clinic group of patients (17.1%) were significantly less re-hospitalized (p < 0.001) compared to the Hospital group (28%) at 180 days. Physician led multidisciplinary Heart function clinics have better adherence to guideline directed medical therapy and significantly lower rates of re-hospitalization thereby providing cost effective heart failure management with usual 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,393
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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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