Can the Use of Cardiology Medical Record to Deliver Educational Intervention Improve Care? On Behalf of TAPP Program: Thinking Approach Towards Physician Support in Patient Management
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite clear and concise practice guidelines, strategies for lowering LDL-C are often poorly adopted in clinical practice, and many patients fail to reach guideline-recommended levels despite physician education and quality improvement programs. We studied whether physician focussed, guideline-based practice level educational intervention can improve lipid lowering management. Methods: Cardiologists or internal medicine specialists from the province of Ontario, Canada who were using a cardiology specific EMR (CEREBRUM, WELL Health Technologies Corporation) were invited to participate. Practice level data of patients with history of acute coronary syndromes (ACS) and lipid profile were studied. Physicians were alerted when patients in their practice were not treated according to recommendations. The primary endpoint was proportion of patients achieving the recommended LDL-C level of below 1.8 mmol/L. Results: Of the invited 378 specialists, 178 agreed to participate and shared their practice involving 7,683 ACS patients who were 70.4 ± 10.3 years of age and 27.2% were women. Overall, 57.7% of patients had LDL-C < 1.8 mmol/L at the start of the program (1.84 ± 0.87 mmol/L) and 63.0% (1.75 ± 0.79 mmol/L) at the end of the program (p<0.0001). With respect to the lipid lowering therapy, statin therapy was used in 52.9% of patients at the start of the program and increased to 72.1% at the end (p<0.0001). The use of ezetimibe increased from 12.6% to 19.0% (p<0.0001) and the use of PCSK9i from 1.2% to 2.4% (p<0.0001). Conclusion: The results indicate the feasibility of using EMR as a platform to deliver educational intervention and overcoming treatment inertia and improving LDL-C lowering.
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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 | 0,016 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».