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Enregistrement W4234657352 · doi:10.1017/cem.2020.70

LO14: Interdepartmental program to improve outcomes for acute heart failure patients seen in the emergency department

2020· article· en· W4234657352 sur OpenAlexaffabout
Ian G. Stiell, Monica Taljaard, Alan J. Forster, Lisa Mielniczuk, R. Glenn Wells, Guy Hebert, Helen J. Clark, Cathy Clement, Jennifer Brinkhurst, Connor Sheehan, Erica Brown, Marie‐Joe Nemnom, Jeffrey J. Perry

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentReferralEmergency medicineSpecialtyHeart failureOutpatient clinicMedical emergencyFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: An important challenge physicians face when treating acute heart failure (AHF) patients in the emergency department (ED) is deciding whether to admit or discharge, with or without early follow-up. The overall goal of our project was to improve care for AHF patients seen in the ED while avoiding unnecessary hospital admissions. The specific goal was to introduce hospital rapid referral clinics to ensure AHF patients were seen within 7 days of ED discharge. Methods: This prospective before-after study was conducted at two campuses of a large tertiary care hospital, including the EDs and specialty outpatient clinics. We enrolled AHF patients ≥50 years who presented to the ED with shortness of breath (<7 days). The 12-month before (control) period was separated from the 12-month after (intervention) period by a 3-month implementation period. Implementation included creation of rapid access AHF clinics staffed by cardiology and internal medicine, and development of referral procedures. There was extensive in-servicing of all ED staff. The primary outcome measure was hospital admission at the index visit or within 30 days. Secondary outcomes included mortality and actual access to rapid follow-up. We used segmented autoregression analysis of the monthly proportions to determine whether there was a change in admissions coinciding with the introduction of the intervention and estimated a sample size of 700 patients. Results: The patients in the before period (N = 355) and the after period (N = 374) were similar for age (77.8 vs. 78.1 years), arrival by ambulance (48.7% vs 51.1%), comorbidities, current medications, and need for non-invasive ventilation (10.4% vs. 6.7%). Comparing the before to the after periods, we observed a decrease in hospital admissions on index visit (from 57.7% to 42.0%; P <0.01), as well as all admissions within 30 days (from 65.1% to 53.5% (P < 0.01). The autoregression analysis, however, demonstrated a pre-existing trend to fewer admissions and could not attribute this to the intervention (P = 0.91). Attendance at a specialty clinic, amongst those discharged increased from 17.8% to 42.1% (P < 0.01) and the median days to clinic decreased from 13 to 6 days (P < 0.01). 30-day mortality did not change (4.5% vs. 4.0%; P = 0.76). Conclusion: Implementation of rapid-access dedicated AHF clinics led to considerably increased access to specialist care, much reduced follow-up times, and possible reduction in hospital admissions. Widespread use of this approach can improve AHF care in Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,320 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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