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Enregistrement W6997382345

Vascular quality of care pilot study: how admission to a vascular surgery service affects evidence-based pharmacologic risk factor modification in patients with lower extremity peripheral arterial disease

2014· article· en· W6997382345 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVascular surgeryVascular diseaseACE inhibitorArterial diseaseRisk factorAngiotensin-converting enzymeAngiotensin Receptor BlockersMultidisciplinary approach
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Naomi Steenhof,1,2 Francesca Le Piane,1 Kori Leblanc,1–3 Naomi R Eisenberg,4 Yvonne Kwan,1 Christine Malmberg,1,6 Alexandra Papadopoulos,5,7 Graham Roche-Nagle4,7,8 1Department of Pharmacy, University Health Network, 2Leslie Dan Faculty of Pharmacy, University of Toronto, 3Centre for Innovation in Complex Care, University Health Network, 4Division of Vascular Surgery, University Health Network, 5Faculty of Nursing, University of Toronto, Toronto, ON, 6Victoria General Hospital, Vancouver Island Health Authority, Victoria, BC, 7Peter Munk Cardiac Centre, University Health Network, 8Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada Background: Peripheral arterial disease (PAD) guidelines recommend aggressive risk factor modification to improve cardiovascular outcomes. Recommended pharmacologic therapies include antiplatelets, angiotensin converting enzyme (ACE) inhibitors, and HMG-CoA-reductase inhibitors (statins). Purpose: We studied the degree to which patient admission to a vascular surgery service increased the use of these therapies. Patients and methods: The authors conducted a retrospective chart review of 150 patients with PAD admitted to the vascular surgery service at a large Canadian tertiary care hospital. The use of recommended pharmacologic therapies at the time of admission and discharge were compared. A multidisciplinary clinical team established criteria by which patients were deemed ineligible to receive any of the recommended therapies. Angiotensin receptor blockers (ARBs) were considered an alternative to ACE inhibitors. Results: Prior to hospital admission, 64% of patients were on antiplatelet therapy, 67% were on an ACE inhibitor or ARB, and 71% were on a statin. At the time of discharge, 91% of patients were on an antiplatelet (or not, with an acceptable reason), 77% were on an ACE inhibitor or an ARB (or not, with an acceptable reason), and 85% were on a statin (or not, with an acceptable reason). While new prescriptions were largely responsible for improved guideline adherence with antiplatelets and statins, most of the apparent improvement in ACE inhibitor and ARB use was the result of identifying an acceptable reason for not having them prescribed. Conclusion: This hypothesis generating pilot study supports the findings of others that there is suboptimal prescription of pharmacologic risk reduction therapies in the PAD population. Admission to a vascular service increases these rates. Nevertheless, some patients are still not receiving evidence-based treatment at discharge even after consideration of acceptable reasons. Strategies are needed to improve PAD guideline adherence in both the community at large and the vascular surgery service. Keywords: guideline adherence, vascular protection, risk reduction

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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