Applicability of Heart Failure Clinical Practice Guidelines in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Clinical practice guidelines are commonly written by professional societies in high-income countries (HIC) with limited anticipation of implementation obstacles in other environments. We used heart failure (HF) guidelines as a paradigm to examine this concern, by conducting a survey to understand clinicians' ability to implement HF guidelines and their perceptions of the current HF guideline applicability in low- and middle-income countries (LMIC). METHODS AND RESULTS: An online survey of physicians in the database of the Translational Medicine Academy who treat HF patients was offered by email from 5 October to 27 November 2023, inquiring of participants' demographic information, experience, and views of HF guidelines as related to their practice. Of 2622 participating clinicians, 1592 partially completed, and an additional 1030 fully completed the survey. Participants were from 138 countries; 668 practiced in HIC, and 1954 in LMIC. Those from LMIC regarded HF guidelines to be less applicable in their country than did those from HIC (p = 0.0002). Of all those responding, 75.3% indicated that it was somewhat or mostly true that the HF guidelines were mostly applicable to HIC. Those from LMIC, but not HIC indicated that the greatest implementation obstacle was that the guidelines were for HIC (51.3% vs. 43.1%; p = 0.0387). A significantly higher proportion of respondents from LMIC indicated that resources for caring for their patients were somewhat or mostly limiting in most cases, than did those in HIC (41.6% vs. 32.5%, p = 0.0068). CONCLUSION: This survey examined the widely-held thought that HF guidelines are broadly applicable to all regions of the world, concluding that such a perception is incorrect. Clinicians from LMIC view the absence of consideration of local resource limitations as the greatest obstacle for guideline implementation. The results regarding HF guidelines likely also have implications for other guidelines and resultant patient outcomes.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».