Optimizing Warfarin Therapy in a Rural Hospital Through the Use of a Diagnostic Management Team
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND: Warfarin is indicated for the prevention and treatment of venous thrombosis and thromboembolic complications associated with atrial fibrillation. The delivery of high-quality healthcare in a rural hospital requires the same, if not higher, focus on managing patients’ international normalized ratio (INR) within the therapeutic range. Options for warfarin management include anticoagulation clinics, in-home self-testing, pharmacist-led management, and physician-led management. However, rural hospitals are usually unable to afford specialized anticoagulation clinics to monitor patients receiving warfarin therapy. The purpose of this study is to optimize and examine the efficacy of warfarin therapy management in a rural hospital by utilizing the resources available within the hospital through the use of a diagnostic management team (DMT). DESIGN: In order to evaluate the efficacy of DMT for warfarin management in a rural hospital (Hamilton General Hospital, Hamilton, TX), we conducted a retrospective chart review to analyze the time in therapeutic range (TTR) for the target and expanded therapeutic ranges (±0.2 and ±0.3 INR units), average percentage of INR values in the target and expanded therapeutic ranges, and percentage of INR <1.5 and INR >4.5. These outcomes were compared before and after DMT implementation. RESULTS: A total of 50 patients (48% male and 52% female) underwent 205 INR measurements before DMT implementation and 247 INR measurements after DMT. The most common indication for warfarin was atrial fibrillation, followed by DVT. TTR for the target range increased from 52% pre-DMT to 64% post-DMT. TTR for the expanded therapeutic range (±0.2 INR units) increased from 64% pre-DMT to 77% post-DMT. Similarly, TTR for the expanded therapeutic range (±0.3 INR units) increased from 69% pre-DMT to 81% post-DMT. The average percentage of therapeutic INRs was 62% pre-DMT and 74% post-DMT (P < .05) for the target range, 72% pre-DMT and 86% post-DMT (P < .05) for the expanded therapeutic range (±0.2 INR units), and 76% pre-DMT and 86% post-DMT (P < .05) for the expanded therapeutic range (±0.3 INR units). The percentage of INR <1.5 decreased by 6.9% and INR >4.5 decreased by 1.6% post-DMT. CONCLUSION: Incorporating a comprehensive approach for optimizing warfarin therapy through the use of DMT and utilizing the resources available in a rural hospital improved TTR and the percentage of INRs in the therapeutic range for both target and expanded therapeutic ranges and decreased bleeding and clotting episodes as well as warfarin-related documentation. DMT may be an economically attractive alternative platform to prevent bleeding and clotting and improve treatment monitoring for patients on warfarin therapy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».