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Enregistrement W2189136364 · doi:10.3171/2015.10.focus15370

The Michigan Spine Surgery Improvement Collaborative: a statewide Collaborative Quality Initiative

2015· article· en· W2189136364 sur OpenAlexaff
Victor Chang, Jason M. Schwalb, David R. Nerenz, Lisa Pietrantoni, Sharon Jones, Michelle Jankowski, Nancy Oja-Tebbe, Stephen Bartol, Muwaffak Abdulhak

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesMinisterul Cercetării, Inovării şi Digitalizării
Mots-clésMedicineOswestry Disability IndexHealth carePhysical therapySurgeryGeneral surgeryLow back pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT Given the scrutiny of spine surgery by policy makers, spine surgeons are motivated to demonstrate and improve outcomes, by determining which patients will and will not benefit from surgery, and to reduce costs, often by reducing complications. Insurers are similarly motivated. In 2013, Blue Cross Blue Shield of Michigan (BCBSM) and Blue Care Network (BCN) established the Michigan Spine Surgery Improvement Collaborative (MSSIC) as a Collaborative Quality Initiative (CQI). MSSIC is one of the newest of 21 other CQIs that have significantly improved-and continue to improve-the quality of patient care throughout the state of Michigan. METHODS MSSIC focuses on lumbar and cervical spine surgery, specifically indications such as stenosis, disk herniation, and degenerative disease. Surgery for tumors, traumatic fractures, deformity, scoliosis, and acute spinal cord injury are currently not within the scope of MSSIC. Starting in 2014, MSSIC consisted of 7 hospitals and in 2015 included another 15 hospitals, for a total of 22 hospitals statewide. A standardized data set is obtained by data abstractors, who are funded by BCBSM/BCN. Variables of interest include indications for surgery, baseline patient-reported outcome measures, and medical history. These are obtained within 30 days of surgery. Outcome instruments used include the EQ-5D general health state score (0 being worst and 100 being the best health one can imagine) and EQ-5D-3 L. For patients undergoing lumbar surgery, a 0 to 10 numeric rating scale for leg and back pain and the Oswestry Disability Index for back pain are collected. For patients undergoing cervical surgery, a 0 to 10 numeric rating scale for arm and neck pain, Neck Disability Index, and the modified Japanese Orthopaedic Association score are collected. Surgical details, postoperative hospital course, and patient-reported outcome measures are collected at 90-day, 1-year, and 2-year intervals. RESULTS As of July 1, 2015, a total of 6397 cases have been entered into the registry. This number reflects 4824 eligible cases with confirmed surgery dates. Of these 4824 eligible cases, 3338 cases went beyond the 120-day window and were considered eligible for the extraction of surgical details, 90-day outcomes, and adverse events. Among these 3338 patients, there are a total of 2469 lumbar cases, 862 cervical cases, and 7 combined procedures that were entered into the registry. CONCLUSIONS In addition to functioning as a registry, MSSIC is also meant to be a platform for quality improvement with the potential for future initiatives and best practices to be implemented statewide in order to improve quality and lower costs. With its current rate of recruitment and expansion, MSSIC will provide a robust platform as a regional prospective registry. Its unique funding model, which is supported by BCBSM/BCN, will help ensure its longevity and viability, as has been observed in other CQIs that have been active for several years.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations54
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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