Gaps in Addressing Cardiovascular Risk in Rheumatoid Arthritis: Assessing Performance Using Cardiovascular Quality Indicators
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cardiovascular disease (CVD) is a major comorbidity for patients with rheumatoid arthritis (RA). This study sought to determine the performance of 11 recently developed CVD quality indicators (QI) for RA in clinical practice. METHODS: Medical charts for patients with RA (early disease or biologic-treated) followed at 1 center were retrospectively reviewed. A systematic assessment of adherence to 11 QI over a 2-year period was completed. Performance on the QI was reported as a percentage pass rate. RESULTS: There were 170 charts reviewed (107 early disease and 63 biologic-treated). The most frequent CVD risk factors present at diagnosis (early disease) and biologic start (biologic-treated) included hypertension (26%), obesity (25%), smoking (21%), and dyslipidemia (15%). Performance on the CVD QI was highly variable. Areas of low performance (< 10% pass rates) included documentation of a formal CVD risk assessment, communication to the primary care physician (PCP) that patients with RA were at increased risk of CVD, body mass index documentation and counseling if overweight, communication to a PCP about an elevated blood pressure, and discussion of risks and benefits of antiinflammatories in patients at CVD risk. Rates of diabetes screening and lipid screening were 67% and 69%, respectively. The area of highest performance was observed for documentation of intent to taper corticosteroids (98%-100% for yrs 1 and 2, respectively). CONCLUSION: Gaps in CVD risk management were found and highlight the need for quality improvements. Key targets for improvement include coordination of CVD care between rheumatology and primary care, and communication of increased CVD risk in RA.
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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 | 0,026 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».