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Enregistrement W4392866760 · doi:10.1136/bmjopen-2023-076664

Heart failure clinic inclusion and exclusion criteria: cross-sectional study of clinic’s and referring provider’s perspectives

2024· article· en· W4392866760 sur OpenAlexafffundabout
Taslima Mamataz, Sean Virani, Michael McDonald, Heather Edgell, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesQatar UniversityYork University
Mots-clésMedicineInclusion and exclusion criteriaCross-sectional studyInclusion (mineral)Family medicinePediatricsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: There are substantial variations in entry criteria for heart failure (HF) clinics, leading to variations in whom providers refer for these life-saving services. This study investigated actual versus ideal HF clinic inclusion or exclusion criteria and how that related to referring providers' perspectives of ideal criteria. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Two cross-sectional surveys were administered via research electronic data capture to clinic providers and referrers (eg, cardiologists, family physicians and nurse practitioners) across Canada. MEASURES: Twenty-seven criteria selected based on the literature and HF guidelines were tested. Respondents were asked to list any additional criteria. The degree of agreement was assessed (eg, Kappa). RESULTS: Responses were received from providers at 48 clinics (37.5% response rate). The most common actual inclusion criteria were newly diagnosed HF with reduced or preserved ejection fraction, New York Heart Association class IIIB/IV and recent hospitalisation (each endorsed by >74% of respondents). Exclusion criteria included congenital aetiology, intravenous inotropes, a lack of specialists, some non-cardiac comorbidities and logistical factors (eg, rurality and technology access). There was the greatest discordance between actual and ideal criteria for the following: inpatient at the same institution (κ=0.14), congenital heart disease, pulmonary hypertension or genetic cardiomyopathies (all κ=0.36). One-third (n=16) of clinics had changed criteria, often for non-clinical reasons. Seventy-three referring providers completed the survey. Criteria endorsed more by referrers than clinics included low blood pressure with a high heart rate, recurrent defibrillator shocks and intravenous inotropes-criteria also consistent with guidelines. CONCLUSIONS: There is considerable agreement on the main clinic entry criteria, but given some discordance, two levels of clinics may be warranted. Publicising evidence-based criteria and applying them systematically at referral sources could support improved HF patient care journeys and outcomes.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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