Development of System-level Performance Measures for Evaluation of Models of Care for Inflammatory Arthritis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop system-level performance measures for evaluating the care of patients with inflammatory arthritis (IA), including rheumatoid arthritis (RA), psoriatic arthritis, ankylosing spondylitis, and juvenile idiopathic arthritis. METHODS: This study involved several methodological phases. Over multiple rounds, various participants were asked to help define a set of candidate measurement themes. A systematic search was conducted of existing guidelines and measures. A set of 6 performance measures was defined and presented to 50 people, including patients with IA, rheumatologists, allied health professionals, and researchers using a 3-round, online, modified Delphi process. Participants rated the validity, feasibility, relevance, and likelihood of use of the measures. Measures with median ratings ≥ 7 for validity and relevance were included in the final set. RESULTS: Six performance measures were developed evaluating the following aspects of care, with each measure being applied separately for each type of IA except where specified: waiting times for rheumatology consultation for patients with new onset IA, percentage of patients with IA seen by a rheumatologist, percentage of patients with IA seen in yearly followup by a rheumatologist, percentage of patients with RA treated with a disease-modifying antirheumatic drug (DMARD), time to DMARD therapy in RA, and number of rheumatologists per capita. CONCLUSION: The first set of system-level performance measures for IA care in Canada has been developed with broad input. The measures focus on timely access to care and initiation of appropriate treatment for patients with IA, and are likely to be of interest to other arthritis care systems internationally.
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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 | 0,088 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».