Increasing rates of screening and treatment of iron deficiency in ambulatory patients with heart failure with reduced ejection fraction: a quality improvement cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Iron deficiency anaemia (IDA) is common in patients with heart failure (HF) and is associated with advanced HF and increased mortality. Intravenous iron supplementation increases exercise tolerance, improves quality of life, and decreases symptoms among patients with HF with reduced ejection fraction (HFrEF) and iron deficiency. Despite this, many patients are not screened or treated for IDA. We aimed to increase rates of screening and treatment of IDA among HF patients through the introduction of curated materials to aid HF clinicians with appropriate screening and treatment. Methods We conducted a retrospective chart review to identify the baseline number of HFrEF patients screened and treated for IDA at two ambulatory cardiology clinics in Toronto, Ontario. A quality improvement initiative was then introduced, which consisted of education and curated materials to aid clinicians in the screening and treatment of IDA among HFrEF patients. The proportion of patients screened and treated for IDA preintervention and postintervention were compared using χ2 tests of Independence. Results In the preintervention cohort, 36.3% (n=45) of patients with anaemia were screened for IDA. Among those screened, 64.4% (n=29) had IDA. Only 17.2% (n=5) of these were treated with IV iron. After implementation of the quality improvement initiative, 90.9% (n=60) of patients with anaemia were screened for IDA (p<0.001) and 90.3% (n=28) of those with IDA were treated with IV iron (p<0.001). Conclusion The introduction of curated materials to aid clinicians was associated with increased rates of screening and treatment of IDA among ambulatory HFrEF patients. Further work is required to identify barriers and implement strategies to increase screening and treatment rates of IDA among HFrEF patients.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».