Utility of electronic patient records in primary care for stroke secondary prevention trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to inform the design of a pragmatic trial of stroke prevention in primary care by evaluating data recorded in electronic patient records (EPRs) as potential outcome measures. The study also evaluated achievement of recommended standards of care; variation between family practices; and changes in risk factor values from before to after stroke. Methods: Data from the UK General Practice Research Database (GPRD) were analysed for 22,730 participants with an index first stroke between 2003 and 2006 from 414 family practices. For each subject, the EPR was evaluated for the 12 months before and after stroke. Measures relevant to stroke secondary prevention were analysed including blood pressure (BP), cholesterol, smoking, alcohol use, body mass index (BMI), atrial fibrillation, utilisation of antihypertensive, antiplatelet and cholesterol lowering drugs. Intraclass correlation coefficients (ICC) were estimated by family practice. Random effects models were fitted to evaluate changes in risk factor values over time. Results: In the 12 months following stroke, BP was recorded for 90%, cholesterol for 70% and body mass index (BMI) for 47%. ICCs by family practice ranged from 0.02 for BP and BMI to 0.05 for LDL and HDL cholesterol. For subjects with records available both before and after stroke, the mean reductions from before to after stroke were: mean systolic BP, 6.02 mm Hg; diastolic BP, 2.78 mm Hg; total cholesterol, 0.60 mmol/l; BMI, 0.34 Kg/m(2). There was an absolute reduction in smokers of 5% and heavy drinkers of 4%. The proportion of stroke patients within the recommended guidelines varied from less than a third (29%) for systolic BP, just over half for BMI (54%), and over 90% (92%) on alcohol consumption. Conclusions: Electronic patient records have potential for evaluation of outcomes in pragmatic trials of stroke secondary prevention. Stroke prevention interventions in primary care remain suboptimal but important reductions in vascular risk factor values were observed following stroke. Better recording of lifestyle factors in the GPRD has the potential to expand the scope of the GPRD for health care research and practice.
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 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 | 0,345 | 0,536 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».