Assessing Process of Care in Rheumatoid Arthritis at McGill University Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In rheumatoid arthritis (RA), quality indicators (QIs) are tools used to measure process of care. This study aimed to assess performance of selected QIs from the 2004 Arthritis Foundation's QI Set at 2 major sites of a university network of teaching hospitals. METHODS: The charts and electronic hospital records of 76 RA patients were audited to determine adherence to QIs. Logistic multivariate regression analyses were performed to investigate potential determinants of nonadherence and propose measures to facilitate better QI compliance, as a potential strategy towards RA care improvement. RESULTS: We identified consistent observance of QIs mandating prescription of disease-modifying antirheumatic drug therapy for all patients, drug adjustment with disease activity, prednisone tapering, and bisphosphonate therapy if indicated for patients on glucocorticoids. However, there was either lack of documentation or true inconsistent adherence to QIs dealing with radiograph performance, functional capacity assessment, and screening for hepatitis and tuberculosis before commencement of methotrexate and biologic agents, respectively. For the specific QIs analyzed, we did not find any definite independent associations with the studied variables. CONCLUSIONS: Our findings indicate that while there is frequent evidence for adherence to certain RA quality care standards at our centers, there is less compliance to others. Strategies to optimize the performance or documentation of those found most lacking, namely, functional capacity and screening for specific drug contraindications, could improve patient care. Radiographic disease monitoring, while lacking, may represent a move toward other more sensitive methods of RA progression detection, such as joint ultrasound. The inclusion of patient- and physician-derived information could help elucidate the reasons underlying nonadherence.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».