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Enregistrement W4360615894 · doi:10.1016/j.cjco.2023.03.010

Adherence to Cardiovascular Prevention Guidelines in an Academic Centre

2023· article· en· W4360615894 sur OpenAlexafffundabout
Iness Soltani, Marie-Claude Beaulieu, Maude Sestier, Hao Cheng Shen, Ali Hillani, Alexis Matteau, Samer Mansour, Brian J. Potter

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéBayer Canada
Mots-clésMedicineDyslipidemiaAntithromboticDiabetes mellitusCoronary artery diseaseGlycemicBlood pressureHeart failureInternal medicineMedical recordIncidence (geometry)Physical therapyEmergency medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adherence to guidelines is associated with better patient outcomes. Although studies show suboptimal adherence to cardiovascular prevention guidelines among general practitioners, adherence among specialist physicians is understudied. The aim of this analysis was to identify practice gaps among cardiologists in a tertiary academic centre. Methods: We retrospectively audited cardiology outpatient clinic notes taken at the Cardiology Clinic at the Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM), from the period January 1, 2019 to February 28, 2019. Data were abstracted from hospital medical records. The primary outcome of interest was the rate of adherence to cardiovascular prevention guidelines. We compared the chart-documented practice at our centre to the Canadian hypertension, lipid, diabetes, antiplatelet, and heart failure guidelines in effect at the time of the audit. We also collected information regarding discussions of smoking, alcohol consumption, physical activity, and diet. Results: A total of 2503 patients were included, with a mean age of 65.6 ± 14.5 years. Dyslipidemia occurred in 63% of patients, hypertension in 55%, and coronary artery disease in 41%. Optimal low-density lipoprotein control was documented as having been achieved in just 39% of cases. Blood pressure control was adequate for 65% of patients, and glycemic control was achieved in 47% of patients with diabetes. Heart failure treatment was optimal in 34% of patients. Nearly all patients with coronary artery disease (95%) had appropriate antithrombotic therapy. The incidence of discussion of nonpharmacologic interventions varied, ranging from 91% (smoking) to 16% (diet). Conclusions: Primary and secondary prevention of cardiovascular events was found to be suboptimal in an academic tertiary-care outpatient cardiology clinic and may be representative of similar shortcomings nationwide. Strategies to ensure guideline adherence are needed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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