Bringing Care Close to Home: Remote Management of Heart Failure In Partnership with Indigenous Communities In Northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Weeneebayko Area Health Authority (WAHA) is a regional, community-based Indigenous health authority in Northern Ontario, Canada. From September 2022 to March 2023, the WAHA and University Health Network engaged in a partnership that designed a collaborative model of care to address inequities in cardiology specialist access in Northern Ontario. This model implemented a digital therapeutic for heart failure, (the Medly program) and in-person cardiology clinics in the region. Methods: A WAHA-based Medly program clinical coordinator worked closely with the University Health Network team to deliver care and support patient self-management of HF. The use and effectiveness of the Medly program were tracked through app usage and rules-based algorithm alerts, based on patient self-reported data. Distribution of relevant equipment (a scale, a blood pressure cuff, and a mobile device) for the Medly program was recorded. Surveys to assess patient and provider satisfaction with the Medly program also were administered. A retrospective chart audit of electronic medical records and administrative databases was conducted. Results: A total of 33 patients in the WAHA were enrolled in the Medly program during a 7-month period, surpassing the enrollment goal of 25 patients. A total of 93% of eligible patients were on optimized guideline-directed medical therapy or were being titrated for it. Of 15 surveyed patients, 100% agreed or strongly agreed that the Medly program facilitated delivery of care close to home, and 86% of surveyed clinicians (n = 7) agreed or strongly agreed that the Medly program addresses a gap in available care in the region. Conclusions: The implementation of the Medly program in partnership with the WAHA has demonstrated success in terms of the volume of referrals, the quality of care, adherence to evidence-based best-practice guidelines, and satisfaction with the program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».