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Enregistrement W4405248366 · doi:10.1080/10790268.2024.2420142

Taking risk to heart: An evaluation of cardiometabolic risk and screening guideline adherence in outpatients with spinal cord injury

2024· article· en· W4405248366 sur OpenAlexaffabout
Luxshmi Nageswaran, Dalton L. Wolfe, Laura J. Graham, Emma A. Bateman

Notice bibliographique

RevueJournal of Spinal Cord Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensParkwood InstituteLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryGuidelinePhysical therapyRehabilitationCohortCohort studyInternal medicineSpinal cordPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate cardiometabolic disease (CMD) in outpatients with spinal cord injury/disease (SCI/D). The study aims were to (1) estimate the prevalence of CMD risk factors in a cohort of Canadian adults with SCI/D; (2) assess whether the frequency of CMD screening aligns with evidence-based guidelines; and (3) gain a preliminary understanding of the barriers to CMD screening and/or treatment within a rehabilitation program setting. DESIGN: Quality improvement initiative involving chart review extracting the presence of and frequency of screening for four CMD risk factors (obesity, hypertension, dyslipidemia, diabetes mellitus). Values were compared to evidence-based guidelines for CMD risk identification and management. Root cause analysis and focused interviews were conducted with clinic staff to identify barriers. SETTING: Academic, tertiary rehabilitation hospital. PARTICIPANTS: = 73). RESULTS: 43.8% of outpatients sampled had established CMD (≥3 risk factors) and 94.5% had at least one risk factor. Obesity was the most prevalent (82.2%), followed by dyslipidemia (71.7%), hypertension (46.5%), and diabetes mellitus (34.8%). Hypertension and obesity screening were completed at 14.3% and 10.4% of appointments. The frequency of dyslipidemia and diabetes mellitus screening could not be determined. Eighteen barriers to timely CMD screening and treatment intensification were identified. CONCLUSIONS: The prevalence of CMD risk factors in outpatients with SCI/D was high. While approximately two of every five outpatients had established CMD, adherence to screening guidelines was poor. These findings reinforce the need for strategies to improve screening and reduce preventable harm from CMD in this vulnerable population.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,344 · 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'admission2
Résumé présentoui

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