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Enregistrement W4415586823 · doi:10.21083/crrf.v36i1.8115

Heart Failure Screening in Moose Factory, Ontario: Early Results and Lessons Learned to Facilitate Early Intervention and Specialist Cardiology Care in the James and Hudson Bay region

2025· article· W4415586823 sur OpenAlexaffabout
Samuel Petrie

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Rural Revitalization Foundation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureIntervention (counseling)General partnershipHealth careBayClinical nurse specialistPublic healthCare pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Weeneebayko Area Health Authority (WAHA) and the University Health Network (UHN) worked in collaboration to co-develop a heart failure (HF) screening pathway to bring cardiovascular care closer to home for residents in the Hudson and James Bay region. Building on an established partnership and guided by WAHA’s principles and values, the pathway was implemented and executed over 6 months. Canadian Cardiovascular Society guidelines were applied to a WAHA maintained patient roster. 37 patients were identified as at-risk for HF and further refined down to 28 patients through clinical and co-ordination considerations (such as kidney function and previous follow-up for cardiovascular complaints). Each qualifying patient was contacted by a WAHA nurse clinical coordinator and invited to be screened through brain natriuretic peptide (BNP) testing. 26 of 28 patients agreed to be screened (93% conversion rate). 24 of 26 patients completed their bloodwork. 7 patients were then identified for rapid in-community follow-up, by UHN cardiologists, within two weeks of their positive screen. 4 patients were seen, and 2 were enrolled in a remote management program for HF. This screening pathway increases the capacity of WAHA and UHN teams to provide coordinated, continuous care, focused on prevention and early intervention of HF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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