Can Acute Kidney Injury Be Considered a Clinical Quality Measure?
Notice bibliographique
Résumé
Quality indicators are measurements of healthcare outcome, process, or structure that can be used as tools to measure the quality of care and identify opportunities for improvement. Acute kidney injury (AKI) has many characteristics that make it a potential target for quality indicator development. It is common, associated with a high risk of adverse outcomes, and there are reports of gaps in the quality of care in several clinical settings despite publication of evidence-based guidelines. Substantial work has already been undertaken to develop quality measures related to AKI following percutaneous coronary interventions and major surgical procedures. This paper reviews the current literature that has addressed issues of prevention or management of AKI as outcome, process, or structure quality indicators in these clinical settings. Several current controversies about the appropriateness of such indicators related to AKI are identified. Further research to strengthen the evidence-base supporting prevention and management initiatives for AKI across all relevant clinical settings is needed to clarify the role of AKI as a target for clinical quality indicators.
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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 | 0,171 | 0,542 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| 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 ».