Évaluation de l’adhésion aux lignes directrices sur la prise en charge de l’insuffisance cardiaque et son impact sur le pronostic des patients suivis en milieu ambulatoire spécialisé
Bibliographic record
Abstract
L’insuffisance cardiaque (IC) est associée à une mortalité élevée et de récurrentes hospitalisations. Sa détection précoce et sa prise en charge sont alors considérées fondamentales à une amélioration de la survie et de la qualité de vie des patients qui en souffrent. Pourtant, bien que des lignes directrices synthétisant les évidences des essais cliniques phares soient périodiquement publiées pour guider les cliniciens dans la prise en charge de l’IC, l’adhésion des professionnels de la santé à celles-ci semble être insatisfaisante. En effet, alors que les taux de prescription de certaines thérapies soient élevés, les doses prescrites n’atteignent pas toujours les cibles recommandées et d’autres thérapies sont moins utilisées. Ainsi, bien que l’inertie clinique puisse justifier une partie de ces lacunes, une caractérisation plus élaborée de cette adhésion aux lignes directrices en milieu clinique est nécessaire à une meilleure compréhension de ces écarts et par le fait même, à une meilleure prise en charge de l’IC. L’objectif de ce projet est alors de dresser, dans un premier temps, un portrait détaillé de la prise en charge des patients atteints d’IC avec une fraction d’éjection réduite suivis par une équipe interdisciplinaire dans une clinique ambulatoire spécialisée au Québec puis, dans un second temps, d’évaluer l’impact de cette adhésion sur le pronostic de ces patients. Le premier papier présenté dans ce travail démontre non seulement des taux de prescriptions élevés, mais également des taux d’optimisation des thérapies recommandées supérieurs à ce qui est rapporté dans la littérature, lorsque les paramètres physiologiques et biologiques propres à chaque patient sont considérés. Il reste néanmoins une proportion considérable de patients qui nécessitent une titration plus lente au-delà des 6 mois recommandés tandis que d’autres demeurent indéfiniment à des doses inappropriées. Le second papier présenté approfondit cette analyse et démontre que les patients recevant un traitement pharmacologique aux doses optimales sont ceux qui présentent le meilleur pronostic dans l’année suivant la période d’optimisation allouée, suivis de ceux nécessitant une titration prolongée puis, ceux demeurant à des doses sous-optimales. Or, les patients à plus haut risque de morbidité ou de mortalité sont ceux présentant une intolérance ou une contre-indication aux thérapies recommandées, une population de patients fragiles nécessitant une attention particulière lors de la prise en charge de leur IC.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".