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Enregistrement W4225014132 · doi:10.5539/gjhs.v14n5p71

Adherence to Anticoagulation Ambulatory during the Beginning of Coronavirus Pandemic

2022· article· en· W4225014132 sur OpenAlexvenueno aff
Suélen Feijó Hillesheim, Luiz Carlos Carneiro Pereira, Lorenzo Link Saldanha, Gabriela Vaz Pereira, Marco Aurélio Lumertz Saffi, Diego Chemello

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHealthcare during COVID-19 Pandemic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationContext (archaeology)AmbulatoryPopulationPandemicEmergency medicineIntensive care medicinePhysical therapyInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Treatment with Vitamin K Antagonists is already proven to be significant in reducing thromboembolic events in patients with indications for systemic anticoagulation. In the context of ambulatory adherence, the SARS-CoV2 coronavirus pandemic emerged as a challenge for managing patients undergoing anticoagulation. METHODS: To avoid crowding and follow the recommended measures of social distancing, the Anticoagulation Ambulatory of the Hospital Universitário de Santa Maria started to adopt a differentiated model of care, with a collection of hospital prothrombin time and immediate home return, followed by teleconsultation, with medication adjustment, as necessary. The present study aimed to assess adherence to the new care model, as well as the profile of patients seen. A retrospective cohort study was conducted, analyzing consultations between March and May 2020. RESULTS: The results demonstrate a low-educated population (76% had completed elementary school at most). The most common indications for the use of oral anticoagulation were atrial fibrillation (33.6%), followed by mechanical aortic valve prosthesis (31.3%) and mechanical mitral valve prosthesis (17.2%). Regarding adherence, especially to blood collection in the scheduled period, there was low adherence in the initial weeks of the pandemic declaration, with substantial improvement in adherence in the last two weeks of analysis. CONCLUSION: Determining the clinical characteristics and profile of patients helps to determine the local needs of this population and implement active search strategies to improve adherence rates, which may reduce unfavorable outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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