2025 AHA/ACC Clinical Performance and Quality Measures for Patients With Chronic Coronary Disease: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Performance Measures
Notice bibliographique
Résumé
Chronic coronary disease (CCD) is the leading cause of death in the United States. There is an ongoing imperative to disseminate evidence-based and patient-centered care recommendations that further align the management of patients with CCD to updated evidence-based guidelines. The writing committee developed a comprehensive CCD measure set comprising 10 performance measures and 3 quality measures, the focus of which is to include practical steps to specifically advance care in the CCD population. The measure set begins with an assessment of tobacco use and evidence-based cessation interventions. Also included are topics such as antiplatelet therapy, lipid assessment and low-density lipoprotein cholesterol goals, and guideline-directed management and therapy for hypertension and reduced left ventricular dysfunction in patients with CCD. The measure set concludes with an emphasis on the importance of cardiac rehabilitation referral and patient education, including symptom management and lifestyle modification.
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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 | 0,070 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».