Achieving consensus on quality indicators (QI) for pediatric Systemic Lupus Erythematosus (pSLE)
Notice bibliographique
Résumé
Background QI are retrospectively measurable elements of practice performance for which there is evidence or consensus that can be used to assess the quality of care provided. Aim To develop a set of consensus-derived QI for pSLE to serve as international benchmarks for the quality of patient care. Methods Based on the medical literature a Delphi survey was created and distributed to the physician membership of PRES, PANLAR, CARRA and the ACR via e-mail. Consensus was considered 80% or higher. Results There was consensus (97%) among the 297 respondents that simply applying QI developed by the ACR and EULAR for adults with SLE (adult QI) was insufficient and that distinct QI for pSLE were needed. Respondents concurred that 5 of the 20 ACR and 6 of the 24 EULAR adult QI are also suitable for pSLE. An additional 14 ACR and 13 EULAR adult QI might be useful for pSLE after modifications. There was no consensus whether to consider “Pregnancy” (45%) and “Reproductive Health” (65%) as domains in the set of pSLE QI. Conclusion There is great demand among pediatric rheumatologists to develop QI for pSLE. Initial agreement has been reached about the types and domains of QI for pSLE, but additional discussion and consensus formation under consideration of the medical evidence is needed to finalize a set of QI for pSLE that can be used to define standard of care treatment for children and adolescents with pSLE.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».