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Enregistrement W4394682640 · doi:10.1016/j.cjco.2024.03.015

An Innovative Patient-Centred Approach to Heart Failure Management: The Best Care Heart Failure Integrated Disease-Management Program

2024· article· en· W4394682640 sur OpenAlexaff
Christopher Licskai, A. J. Hussey, Madonna Ferrone, Melissa Fisk, Shanil Narayan, Tim O’Callahan, Andrew Scarffe, Shannon L. Sibbald, Dhssraj Singh, Teresa To, Jari M. Tuomi, Robert S. McKelvie

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensThunder Bay Regional Health Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenUniversity of OttawaSt Joseph's Health CareUniversity of TorontoHôtel-Dieu Grace HealthcareLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésHeart failureDisease managementMedicineIntensive care medicineDiseaseManagement of heart failureCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The management of heart failure (HF) is challenging because of the complexities in recommended therapies. Integrated disease management (IDM) is an effective model, promoting guideline directed care, however, the impact of IDM in the community setting requires further evaluation. Methods A retrospective evaluation of community-based IDM. Patient characteristics were described, and evaluation of outcomes using a pre- and post-intervention design were HF-related health service use, quality of life, and concordance with guideline-directed medical therapy (GDMT). Results 715 patients were treated in the program (2016 to 2023), 219 in a community specialist clinic and 496 in 25 primary care clinics. The overall cohort was predominantly male (60%), mean age of 73.5 years (±10.7), and 60% with HF reduced ejection fraction. In patients with ≥6 months of follow-up (N=267), pre vs post annualized rates of HF-related acute health services decreased from 36.3 to 8.5 hospitalizations/100 patients/year, p<0.0001, 31.8 to 13.1 ED visits/100 patients/year, p<0.0001, and 152.8 to 110.0 urgent physician visits/100 patients/year, p=0.0001. GDMT improved; patients receiving triple therapy and quadruple therapy increased by 10.1% (95%CI;2.4%,17.8%) and 19.6% (95%CI;12.0%,27.3%), respectively. Within these groups optimal dosing was achieved in 42.5% (95%CI;32.0%,53.6%) and 35.0% (95%CI;23.1%,48.4%), respectively. In patients with at least one follow-up (N=286) over 50% experienced a clinically relevant improvement in quality of life. Conclusion A community-based IDM program for HF, may reduce HF-related acute health service use, improve quality of life and GDMT. These encouraging preliminary outcomes from a real-world program evaluation require confirmation in a randomized controlled trial.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,280 · 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'admission1
Résumé présentoui

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