Allied health professional-physician collaboration to enhance guideline-directed medical therapy of heart failure: expanding therapeutic opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Guideline-directed medical therapy (GDMT) is the cornerstone of treatment for heart failure patients with reduced ejection fraction (HFrEF). Optimization of GDMT at a targeted allied professional medication titration clinic represents a key opportunity to provide greater access to care and further refine patient care models, leading to improvements in clinical outcomes. Purpose To evaluate the effectiveness of an allied health practitioner optimization clinic model in HFrEF as indicated by changes in rates of triple and quadruple GDMT therapy (see associated table). Methods Qualified patients were either: proactively screened from clinic lists, having demonstrated a diagnosis of heart failure, reduced ejection fraction, and not receiving triple or quadruple therapy, or were physician-referred after initial optimization during 2021-2022. Participants subsequently underwent medication review and optimization by an allied health professional, involving introduction, up-titration, down-titration, or withdrawal of medications across relevant medication classes as tolerated. Results 52 (78.8% male) patients with a mean age of 70.3 (11.4) years and mean ejection fraction of 30.1 (6.7) percent underwent medication optimization. Along with HFrEF, all patients exhibited cardio-metabolic multi-morbidity (2-3 cardio-metabolic diagnoses), including hypertension (59.6%), dyslipidemia (71.2%), coronary artery disease (61.5%), atrial fibrillation (42.3%), and type 2 diabetes (21.2%). Pre-optimization prescription rates ranged from: 53.8% for ACEi/ARB, 30.8% for ARNI, 80.8% for beta-blockers, 59.6% for MRA, 40.4% for diuretics, and 13.5% for SGLT2i. Medication review and optimization spanned an average of 2.8 (1-7) meetings, and lead to an average of 1.9 (range 0-4) medication changes. Among 49 patients considered for ARNI optimization, there were 43 (87.7%) successful introductions and progressive dose adjustments, including 12 (27.9%) dose adjustments among those already prescribed. Additional changes involved optimizations in: beta-blockers (5 introductions, 5 dose-changes), MRA (8 introductions, 4 dose-changes, 2 withdrawals), diuretics (1 introduction, 7 dose-changes, 2 withdrawals), and SGLT2i (17 introductions). Collaboration between allied health professionals and physicians in optimization demonstrated significant improvements in rates of triple (42.3% vs 63.5%, P= 0.003) and quadruple (5.8% vs 26.9%, P= 0.001) therapy post-optimization. Discussion A Collaborative approach to medication optimization increased the use of GDMT in ambulatory patients with HFrEF. Collaboration presents both clinicians and health systems with greater opportunities to improve healthcare access, therapeutic inertia, and disease management.Pre-post Changes in GDMT Rates
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».