Access to multidisciplinary outpatient heart failure clinics in a Middle East country: patient and cardiologist perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Heart failure (HF) is a progressive condition affecting millions globally, with a significant burden. In the Gulf countries, the burden of HF is particularly severe due to a high prevalence of risk factors such as hypertension, diabetes, and obesity. Multidisciplinary heart failure clinics (HFCs) have been shown to improve survival, reduce hospitalizations, and enhance the quality of life. Despite the proven benefits of HFCs, there is limited research on the factors influencing access to these services, particularly in countries within the Gulf region. Purpose This study investigated factors influencing patient access to multidisciplinary outpatient heart failure clinics from the perspective of multiple stakeholders: patients and cardiologists in Qatar, a Gulf country. Methods This was a qualitative study. A trained researcher conducted semi-structured face-to-face interviews with patients and online interviews with cardiologists. The interviews were conducted between March and October 2023. Audio recordings of the interviews were made. Transcripts were cleaned and analyzed by two well-trained researchers independently. Codes were derived from the transcripts and grouped and organized into themes. Results A total of twenty-six individuals (14 patients and 12 cardiologists) participated in the interviews. Four major themes were identified: health system organization (subthemes: benefits, heart failure clinics triage criteria, need/capacity), heart failure clinics referral process (subthemes: electronic record system, patient communication, and education), care continuity and communication (subthemes: patient navigators, clinician preferences), and access challenges (subthemes: transportation, costs). Conclusion(s) Resources are needed to expand HFC capacity and coverage, leverage electronic medical record tools and telehealth, and educate physicians and patients on referral guidelines and processes. Addressing transportation and financial barriers, alongside improving care coordination and communication, can enhance access to HFCs, ultimately improving HF outcomes and quality of life for patients.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».