Abstract 189: Implementing Systematic Screening Driven By Quality Improvement Education (QIE) For Atrial Fibrillation During The Covid-19 Pandemic: Insight From Primary Care Setting In The United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: Asymptomatic patients with atrial fibrillation (AF) pose challenges to diagnosis. Early diagnosis can reduce morbidity and mortality. Systematic screening in primary care may result in early intervention. Objectives: We sought to examine the implementation outcomes of a systematic, team-based quality improvement education (QIE) intervention for AF screening in primary care during the COVID-19 pandemic. Methods: QIE intervention was implemented in academic-based (n=4) and community-based (n=2) practices to address COVID-19 challenges. Surveys administered by site identified existing approaches and provider teams developed screening protocol based on targeted education, deploying a mobile ECG device (Kardiamobile™). Patient charts were reviewed (Dec 2020 - May 2021) to determine eligibility, i.e., patients aged 65–74 (with prior stroke/TIA or two other risk factors) or aged ≥75 (with one other risk factor) without prior AF. Patient EHR data were examined for demographic/clinical data and screening outcome. Provider interviews (n=12) and validation from representative patients (n=2) accounted for sustainability of outcomes. Results: A total of 1,221 patients were evaluated for AF risk, with 408 eligible for screening. Of these, 277 (68%) were female and CHA 2 DS 2 -VASc varied -score=3 (45%); score=4 (24%); score=5+ (31%). Patients (n=7; 2%) who screened positive for AF were referred or started on anticoagulation, like other primary care studies. Figure 1 shows how systematic screening was re-imagined and implemented Satisfaction and engagement increased among providers and patients - attributed, in part, to benefits of team-based planning and targeted education. Conclusion: An AF screening program was adapted to improve patient care despite COVID-19 related challenges. A QIE toolkit was launched to assist primary care practices with implementing streamlined, sustainable, and patient-engaging strategies to reduce stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».