PRIORITIZING PREVENTION AND CLOSING CARE GAPS: DEVELOPMENT OF A CANADIAN CARDIOMETABOLIC PREVENTION CLINIC
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Preventive Cardiology Best Practices Patients with dyslipidemia, obesity, diabetes, hypertension, and renal impairment are at high risk for cardiovascular diseases. Contemporary preventative strategies are complex. In Canada, care gaps exist in preventative medicine. We discuss the development of an academic intra-disciplinary cardiometabolic clinic. Its aim is to improve preventative care for patients and educate trainees and health care providers. A multidisciplinary advisory team was convened in Jan 2021. Infrastructure was created, including a clinic referral form, a patient satisfaction survey, a clinic database, and a web presence for patient education. Metrics include patient satisfaction, biometrics, laboratory values, test results, and medications. In the first 6 months, 95 patients have been referred to the cardiometabolic clinic, most through primary care. 12.6% had a statin indicated condition, and 14.7%, 24.2%, and 30.5% were at high, medium, and low cardiovascular risk based on the Framingham Risk Score. On the first visit, 62% had a statin added or their statin dose increased, and 78% have had their medications adjusted in some way. The use of high sensitivity troponin I (hsTnI) as a biomarker was high, with 64% of patients having hsTnI measured. 90% of patients were either “satisfied” or “very satisfied” with their appointment, and patients reported improvement in their understanding of their cardiovascular risk. Development of a novel cardiometabolic clinic in a Canadian environment is possible. Initial results are promising and shows improvement in evidence based medical therapy. Most patients had medications adjusted and high satisfaction with their visit. Ongoing evaluation will examine long term medication adherence. Development of a “learner's toolkit” for residents and fellows is underway.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle