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Enregistrement W4229000362 · doi:10.1016/j.cjcpc.2022.04.003

The Critical Transfer From Paediatrics to Adult Care in Patients With Congenital Heart Disease: Predictors of Transfer and Retention of Care

2022· article· en· W4229000362 sur OpenAlexaff
Asem Suliman, Ruochen Mao, Brett Hiebert, James W. Tam, Ashish H. Shah, Reeni Soni, Robin Ducas

Notice bibliographique

RevueCJC Pediatric and Congenital Heart Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralAttendanceHeart diseasePsychological interventionPediatricsRetrospective cohort studyEmergency medicineIntensive care medicineFamily medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Congenital heart disease is the most common congenital birth defect and presents with differing degrees of complexity. Patients require lifelong specialized care. The transfer from paediatric to adult care is a time of risk that may result in lapses or loss of care. A successful transfer from paediatric to adult care is integral for improved patient outcomes. Methods: In this retrospective study, we used the paediatric cardiology database and the electronic records at the adult congenital heart disease (ACHD) clinic to identify referrals and successful transfer between 2008 and 2017. Successful transfer was defined as a patient referred to the ACHD clinic who was seen in the clinic and has ongoing follow-up. We also sought to identify predictors of a successful transfer. Results: A total of 555 patients were referred to the ACHD clinic (2008-2017). Of all patients referred, 62% had a successful transfer and an ongoing specialist care. The remaining 38% either did not show for first appointments or missed 3 consecutive visits. Independent predictors of a successful transfer were the presence of moderate or complex ACHD, residing within the city limits, older age at the time of referral, and a more recent year of referral. Conclusions: Over one-third of patients did not achieve successful transfer, namely attendance at first clinic visit plus early retention in care. We were able to identify several variables that predict successful transfer. Further research is required to identify interventions that can be implemented to reduce lapses in patient 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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