Optimizing care in osteoporosis: The Canadian quality circle project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the Osteoporosis Canada 2002 Canadian guidelines provided evidence based strategies in preventing, diagnosing, and managing this condition, publication and distribution of guidelines have not, in and of themselves, been shown to alter physicians clinical approaches. We hypothesize that primary care physicians enrolled in the Quality Circle project would change their patient management of osteoporosis in terms of awareness of osteoporosis risk factors and bone mineral density testing in accordance with the guidelines. METHODS: The project consisted of five Quality Circle phases that included: 1) Training & Baseline Data Collection, 2) First Educational Intervention & First Follow-Up Data Collection 3) First Strategy Implementation Session, 4) Final Educational Intervention & Final Follow-up Data Collection, and 5) Final Strategy Implementation Session. A total of 340 circle members formed 34 quality circles and participated in the study. The generalized estimating equations approach was used to model physician awareness of risk factors for osteoporosis and appropriate utilization of bone mineral density testing pre and post educational intervention (first year of the study). Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) were calculated. RESULTS: After the 1st year of the study, physicians' certainty of their patients' risk factor status increased. Certainty varied from an OR of 1.4 (95% CI: 1.1, 1.8) for prior vertebral fracture status to 6.3 (95% CI: 2.3, 17.9) for prior hip fracture status. Furthermore, bone mineral density testing increased in high risk as compared with low risk patients (OR: 1.4; 95% CI: 1.2, 1.7). CONCLUSION: Quality Circle methodology was successful in increasing both physicians' awareness of osteoporosis risk factors and appropriate bone mineral density testing in accordance with the 2002 Canadian guidelines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».