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Enregistrement W4283788841 · doi:10.1093/eurjcn/zvac060.088

Implementation of the cardiovascular assessment screening program (CASP) by nurse practitioners-it's time to focus on early identification of cardiovascular risk

2022· article· en· W4283788841 sur OpenAlexaffabout
Jill Bruneau, Donna Moralejo, Katelyn A. Parsons, Catherine Donovan

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCASPBiorepositoryIntervention (counseling)RandomizationClinical trialExploratory researchRandomized controlled trialFamily medicineEmergency medicineNursingInternal medicineBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Private grant(s) and/or Sponsorship. Main funding source(s): Newfoundland and Labrador Support for Patient-Oriented Research (NL SUPPORT) Background There is inconsistent utilization of clinical practice guidelines (CPGs) for cardiovascular disease (CVD) screening and management by advanced practice nurses/nurses practitioners (NPs) to identify CVD risk factors early and to intervene using current recommendations. To address this clinical practice issue and increase utilization of Canadian CPGs, an exploratory multiphase sequential mixed methods study was conducted and the Cardiovascular Assessment Screening Program (CASP) was developed, implemented, and evaluated. Objective Phase 2 of the mixed methods study, a cluster randomized controlled trial (cRCT), evaluated the implementation of CASP by NPs with individuals aged 40-74 years, without established CVD or vascular disease (VD), in order to identify CVD risk factors early, to determine the level of risk for a CV event, to calculate the Heart Age, and to set heart health priorities and management, according to current CPGs in Canada. Methods In a cRCT, block randomization randomly divided ten NPs into the intervention group clusters (IGCs) and the control group clusters (CGCs). In turn, eight NPs recruited 166 patients in their own communities; the four NP IGCs recruited patients (n=67) and the four NP CGCs recruited patients (n=99). The web-based CASP intervention was implemented with patients in the IGCs, and the CGCs received standard care. The CASP intervention consisted of four components: an electronic CVD Database, an NP toolkit, an educational resource for NPs and patients, and a website containing CPGs. The data on CVD risk factors, Framingham Risk Score (FRS), Heart Age, and priorities for heart health were recorded in the CVD Database utilized by the NP IGCs. Results Utilizing the CVD database, CVD risk factors were consistently identified in patients by NPs in the IGCs compared to the NP CGCs. The patients in the IGCs had a high number of risk factors for CVD documented by NPs, including family history of CVD, hypertension, diabetes, obesity, renal dysfunction, and dyslipidemia, and found that 62 patients (91%) were at moderate to high risk for having a CV event in the next 10 years using the FRS. In comparison, NPs in the CGCs did minimal documentation of risk factors; the level of CVD risk was largely unknown (96%) for control group patients as the FRS was only documented on 7 patients (4%). The Heart Age was calculated in the IGCs (92%); in the CGCs, the Heart Age was not calculated. The recommendations made by IGC NPs matched their patients’ priorities 94% of the time; 75% of the intervention group patients developed personalised goals that matched their top priorities for improving heart health. Conclusion The key benefit of the CASP implementation by NPs was the identification of CVD risk factors earlier in individuals without established CVD or VD. Engaging individuals to participate in screening to learn about their CVD risk encourages priority setting for heart health using a patient-focused approach.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeAutre devis
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'admission2
Résumé présentoui

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