Ambulatory Pulmonary Artery Pressure Monitoring Reduces Costs and Improves Outcomes in Symptomatic Heart Failure: A Single-Centre Canadian Experience
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPulmonary artery pressure (PAP) monitoring reduces heart failure (HF) hospitalizations (HFHs) and improves quality of life in New York Heart Association (NYHA) class III HF. We evaluated the impact of PAP monitoring on outcomes and health spending in a Canadian ambulatory HF cohort.MethodsTwenty NYHA III HF patients underwent wireless PAP implantation at Foothills Medical Centre, Calgary, Alberta. Baseline, and 3-, 6-, 9-, and 12-month assessments of laboratory parameters, hemodynamics, 6-minute walk text and Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire scores were collected. Healthcare costs 1 year pre- and post-implantation were collected from administrative databases.ResultsMean age was 70.6 years; 45% were female. Results were as follows: an 88% reduction in emergency room visits (P = 0.0009); an 87% reduction in HFHs (P < 0.0003); a 29% reduction in heart function clinic visits (P = 0.033), and a 178% increase in nurse calls (P < 0.0002). Questionnaire and 6-minute walk test scores at baseline vs last follow-up were 45.4 vs 48.4 (P = 0.48) and 364.4 vs 402.8 m (P = 0.58), respectively. Mean PAP at baseline vs follow-up was 31.5 vs 24.8 mm Hg (P = 0.005). NYHA class improved by at least one class in 85% of patients. Mean measurable HF-related spending preimplantation was CAD$29,814 per patient per year and postimplantation was CAD$25,642 per patient per year (including device cost).ConclusionsPAP monitoring demonstrated reductions in HFHs, and emergency room and heart function clinic visits, with improvements in NYHA class. Although further economic evaluation is needed, these results support the use of PAP monitoring as an effective and cost-neutral tool in HF management in appropriately selected patients in a publicly funded healthcare system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».