Differences in the management of Crohn’s disease among experts and community providers, based on a national survey of sample case vignettes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When faced with the same set of facts, healthcare providers often make different diagnoses, employ different tests and prescribe disparate therapies. AIM: To perform a national survey to measure process of care and variations in decision-making in Crohn's disease, and the compared results between experts and community providers. METHODS: We constructed a survey with five vignettes to elicit provider beliefs regarding the appropriateness of diagnostic tests and therapies in Crohn's disease. We measured agreement between community gastroenterologists and Crohn's disease experts, and measured variation within each group using the RAND Disagreement Index (DI), which is a validated measure of provider variation. RESULTS: We received 186 responses (42% response rate). Experts and community providers generally agreed on diagnostic testing decisions in Crohn's disease. However, there was a significant disagreement between groups for several decisions (use of 5-aminosalicylate in particular), and there was evidence of 'extreme variation' (defined as DI > 1.0) within groups across a range of decisions. CONCLUSIONS: Although experts and community providers are in general consensus about diagnostic decision-making in Crohn's disease, extreme variation exists both between and within groups for key therapeutic decisions in Crohn's disease. We must understand and decrease this variation prior to future efforts of creating explicit quality indicators in Crohn's disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».