Clinician use of data elements from cardiovascular implantable electronic devices in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular implantable electronic devices (CIEDs) capture an abundance of data for clinicians to review and integrate into the clinical decision-making process. The multitude of data from different device types and vendors presents challenges for viewing and using the data in clinical practice. Efforts are needed to improve CIED reports by focusing on key data elements used by clinicians. Objective: The purpose of this study was to uncover the extent to which clinicians use the specific types of data elements from CIED reports in clinical practice and explore clinicians' perceptions of CIED reports. Methods: A brief, web-based, cross-sectional survey study was deployed using snowball sampling from March 2020 through September 2020 to clinicians who are involved in the care of patients with CIEDs. Results: Among 317 clinicians, the majority specialized in electrophysiology (EP) (80.1%), were from North America (88.6%), and were white (82.2%). Over half (55.3%) were physicians. Arrhythmia episodes and ventricular therapies rated the highest among 15 categories of data presented, and nocturnal or resting heart rate and heart rate variability were rated the lowest. As anticipated, clinicians specializing in EP reported using the data significantly more than other specialties across nearly all categories. A subset of respondents offered general comments describing preferences and challenges related to reviewing reports. Conclusion: CIED reports contain an abundance of information that is important to clinicians; however, some data are used more frequently than others, and reports could be streamlined for users to improve access to key information and facilitate more efficient clinical decision making.
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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 | 0,024 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».