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Enregistrement W2055273431 · doi:10.1359/jbmr.081116

Bridging the Osteoporosis Quality Chasm

2008· article· en· W2055273431 sur OpenAlexaff
Jeffrey R. Curtis, Jonathan D. Adachi, Kenneth G. Saag

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoporosisQuality managementHealth careQuality assuranceQuality (philosophy)PopulationFamily medicineGerontologyEnvironmental healthBusinessMarketingService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The persistent chasm between best evidence and best practices in osteoporosis is an international phenomenon. There is considerable evidence that individuals in many developed nations who experience a fragility fracture are not receiving adequate osteoporosis management. Among these persons, many go on to experience subsequent fractures, and many have never been told they may have osteoporosis, let alone been tested or treated. Efforts to improve quality of care in osteoporosis are predicated on first defining the term “quality.” In the United States and internationally, many groups have established quality metrics, often referred to as performance measures or quality indicators. When properly constructed, these metrics represent minimal acceptable standards of care that can be used by physicians and health plans to establish and monitor quality. Most performance measures focus on the process of care. Process measures are used preferentially because they are evidence based, actionable, measurable, and do not need to account for compliance and other patient characteristics that may influence actual health outcomes. As shown in Table 1, performance measures contain a denominator expressing the at risk population (i.e., number of women over the age of 65) and a numerator (i.e., the number of women who have received either a BMD test or an anti‐osteoporotic therapy). In the United States, the National Committee on Quality Assurance (NCQA), which devises the Healthcare Effectiveness Data and Information Set (HEDIS) quality measures,(1) first implemented an osteoporosis performance measure in 2003. The HEDIS measures assess the performance of the majority of U.S. health plans. The osteoporosis HEDIS measure defines the proportion of women ≥67 yr of age with a new fracture who received either a BMD test or prescription treatment for osteoporosis within 6 mo of their fracture. Other groups including the American Medical Association Physician Consortium for Performance Improvement and the Joint Commissions also have established osteoporosis performance measures. These added measures include evaluation for secondary osteoporosis, education regarding calcium and vitamin D supplementation, physical activity and fall risk assessment, continuity of care, monitoring, and recommendations on appropriate timing of pharmacotherapy.(1,2)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,120
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,226
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1200,226
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0080,018
Communication savante0,0250,023
Science ouverte0,0050,037
Intégrité de la recherche0,0140,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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