A pharmacist-led heart failure stewardship initiative for guideline-directed medical therapy in hospitalized patients with reduced ejection fraction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background:Heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) is a progressive disease with high rates of hospitalization and mortality. The Canadian Cardiovascular Society recommends treating patients with HFrEF with medications from 4 standard medication classes—this is known as guideline-directed medical therapy (GDMT). However, despite clear evidence and recommendations, GDMT agents are known to be underutilized in the HFrEF population.Objective:To determine if the implementation of a prescriber-alert stewardship tool for hospitalized patients with HFrEF will increase the frequency of GDMT prescribing with all classes during hospitalization.Methods:Utilization of GDMT in patients with HFrEF between admission and discharge pre- and post-implementation of a prescriber alert stewardship tool was compared. Patients admitted to a cardiology stepdown unit between January and April 2022 had a stewardship-alert tool placed on their chart for physician review, while those admitted during the same time frame 1 year prior did not.Results:Following the use of a prescriber alert, there was a statistically significant increase in prescribing for β-blockers (38.1% to 95.2%; <i>p</i> < 0.001), mineralocorticoid receptor antagonists (9.5% to 66.7%; <i>p</i> < 0.001) and combination GDMT (9.5% to 52.4%; <i>p</i> = 0.004) from admission to discharge. A statistically significant increase in the prescribing of β-blockers (47.6% to 76.2%; <i>p</i> = 0.004) and angiotensin-converting enzyme inhibitors (21.4% to 40.5%; <i>p</i> = 0.008) was still observed without the use of the prescriber alert.Conclusion:A pharmacist-led heart failure stewardship tool initiative increased uptake of GDMT in patients with HFrEF.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 découle