An Appraisal of the Evidence Underlying Performance Measures for Community-acquired Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
Numerous organizations use performance measures to monitor the quality of care provided for a variety of clinical conditions. An appraisal of the evidence underlying such performance measures has never been reported. Our objective was to estimate the effects of interventions recommended by performance measures and to determine the quality of evidence from which those estimates derive, using the Joint Commission and the Centers for Medicare and Medicaid Services' performance measures for community-acquired pneumonia (CAP) as examples. We performed systematic reviews of the literature to identify evidence related to the performance measures for CAP. Metaanalyses were then performed to estimate the absolute and relative effects of the interventions recommended by the performance measures. The Grading Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation system was used to determine the quality of evidence. The estimated effects favored the interventions recommended by five of the six performance measures. These included pneumococcal vaccination (incidence of pneumococcal pneumonia: relative risk [RR], 0.43; 95% confidence interval [CI], 0.24-0.75), blood cultures, antibiotic administration within 6 hours, use of a guideline-compliant antibiotic regimen, and influenza vaccination (incidence of symptomatic influenza: RR, 0.30; 95% CI, 0.22-0.40). However, among these performance measures, only influenza vaccination was supported by high-quality evidence. One-step smoking cessation counseling was contradicted by moderate-quality evidence (smoking quit rate: RR, 1.05; 95% CI, 0.90-1.22). The evidence supporting performance measures is frequently not of high quality and occasionally contradictory.
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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 | 0,146 | 0,495 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».