Personalized vascular healthcare: insights from a large international survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fragmentation of healthcare systems through limited cross-speciality communication and intermittent, intervention-based care, without insight into follow-up and compliance, results in poor patient experiences and potentially contributes to suboptimal outcomes. Data-driven tools and novel technologies have the capability to address these shortcomings, but insights from all stakeholders in the care continuum remain lacking. A structured online questionnaire was given to respondents (n = 1432) in nine global geographies to investigate attitudes to the use of data and novel technologies in the management of vascular disease. Patients with coronary or peripheral artery disease (n = 961), physicians responsible for their care (n = 345), and administrators/healthcare leaders with responsibility for commissioning/procuring cardiovascular services (n = 126) were included. Narrative themes arising from the survey included patients’ desire for more personalized healthcare, shared decision-making, and improved communication. Patients, administrators, and physicians perceived and experienced deficiencies in continuity of care, and all acknowledged the potential for data-driven techniques and novel technologies to address some of these shortcomings. Further, physicians and administrators saw the ‘upstream’ segment of the care journey—before diagnosis, at point of diagnosis, and when determining treatment—as key to enabling tangible improvements in patient experience and outcomes. Finally, despite acceptance that data sharing is critical to the success of such interventions, there remains persistent issues related to trust and transparency. The current fragmented care continuum could be improved and streamlined through the adoption of advanced data analytics and novel technologies, including diagnostic and monitoring techniques. Such an approach could enable the refocusing of healthcare from intermittent contacts and intervention-only focus to a more holistic patient view.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».