MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2102488206 · doi:10.1186/1710-1492-6-s4-a13

Improving quality of care for children with asthma by learning with an interactive approach: a prospective randomized controlled study in 14 Swedish primary health care centers

2010· article· en· W2102488206 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Ingemansson, Marina Jonsson, Gunilla Hedlin

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialAsthmaQuality (philosophy)MedicinePrimary careFamily medicineHealth careNursingInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eight to 10% of children in Sweden have asthma. The majority of these children are followed and treated in primary health care centers (PHCs). Many studies show poor compliance to written guidelines [1,2]. The purpose of this study was to evaluate whether or not the method of interactive case-based education [3] combined with audit/feedback [4], leads to a better quality of care for children with asthma, according to quality indicators from Local Practice Guidelines (LPG) [5]. We collected data from children aged 6 months to 16 years with asthma, obstructive bronchitis or cough, attending 14 PHCs in northern Stockholm. Medical records of 20 children diagnosed with asthma were randomly selected in each PHC. Medical records of 20 children diagnosed with obstructive bronchitis or cough were also included to evaluate if these children fulfilled the diagnostic criteria of asthma. A questionnaire was addressed to general practitioners (GPs) and nurses regarding knowledge and competence in asthma management, educational needs and interest, and current equipment and routines at their PHC. The 14 PHCs were matched by pairs. Seven PHCs received the educational intervention, while 7 PHCs had this intervention only after completion of the study. Medical records were scrutinized in order to identify the following quality indicators: diagnosis on the basis of the criteria delineated in the LPGs: performance of spirometry, assessing exposure to tobacco smoke, prescription of inhaled corticosteroids, patient education and routine follow-up. The second evaluation of the medical records and questionnaire were scheduled six months after the intervention, to allow time to change behaviour. GPs and nurses from the intervention group participated in three interactive educational meetings [3] led by an allergologist and a nurse. The first two meetings used case-based learning approaches, focusing on the specific needs of each PHC and the third meeting was based on audit/ feedback [4] to discuss the results obtained and address the problems identified in the first analysis of data from the participating PHCs. Preliminary baseline data reveals that 50% of children with asthma from school age are treated with inhaled corticosteroids, prescribed by the GPs. Few patients had a spirometry test and few had received asthma education. Exposure to tobacco smoke was rarely discussed. Most children had only one visit to the PHC. Fifty per cent of the children had a planned follow-up, usually by referral to the local paediatric outpatient clinic. Twenty per cent of the preschool children had under-diagnosed asthma. This initial analysis shows that there are many care gaps in children’s asthma management, and that educational interventions have the potential to help address these gaps.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAllergy Asthma and Clinical Immunology→Même sujetAsthma and respiratory diseases→Travaux en français237 207→