Development of Cardiovascular Quality Indicators for Rheumatoid Arthritis: Results from an International Expert Panel Using a Novel Online Process
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with rheumatoid arthritis (RA) have a high risk of premature cardiovascular disease (CVD). We developed CVD quality indicators (QI) for screening and use in rheumatology clinics. METHODS: A systematic review was conducted of the literature on CVD risk reduction in RA and the general population. Based on the best practices identified from this review, a draft set of 12 candidate QI were presented to a Canadian panel of rheumatologists and cardiologists (n = 6) from 3 academic centers to achieve consensus on the QI specifications. The resulting 11 QI were then evaluated by an online modified-Delphi panel of multidisciplinary health professionals and patients (n = 43) to determine their relevance, validity, and feasibility in 3 rounds of online voting and threaded discussion using a modified RAND/University of California, Los Angeles Appropriateness Methodology. RESULTS: Response rates for the online panel were 86%. All 11 QI were rated as highly relevant, valid, and feasible (median rating ≥ 7 on a 1-9 scale), with no significant disagreement. The final QI set addresses the following themes: communication to primary care about increased CV risk in RA; CV risk assessment; defining smoking status and providing cessation counseling; screening and addressing hypertension, dyslipidemia, and diabetes; exercise recommendations; body mass index screening and lifestyle counseling; minimizing corticosteroid use; and communicating to patients at high risk of CVD about the risks/benefits of nonsteroidal antiinflammatory drugs. CONCLUSION: Eleven QI for CVD care in patients with RA have been developed and are rated as highly relevant, valid, and feasible by an international multidisciplinary panel.
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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 | 0,301 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».