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Enregistrement W2581597236 · doi:10.9778/cmajo.20160113

Quality indicators for the detection and management of chronic kidney disease in primary care in Canada derived from a modified Delphi panel approach

2017· article· en· W2581597236 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHumber River Regional HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseReferralContext (archaeology)Delphi methodDisease managementFamily medicineMedical recordPharmacistDiseaseEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicinePharmacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The detection and management of chronic kidney disease lies within primary care; however, performance measures applicable in the Canadian context are lacking. We sought to develop a set of primary care quality indicators for chronic kidney disease in the Canadian setting and to assess the current state of the disease's detection and management in primary care. METHODS: We used a modified Delphi panel approach, involving 20 panel members from across Canada (10 family physicians, 7 nephrologists, 1 patient, 1 primary care nurse and 1 pharmacist). Indicators identified from peer-reviewed and grey literature sources were subjected to 3 rounds of voting to develop a set of quality indicators for the detection and management of chronic kidney disease in the primary care setting. The final indicators were applied to primary care electronic medical records in the Electronic Medical Record Administrative data Linked Database (EMRALD) to assess the current state of primary care detection and management of chronic kidney disease in Ontario. RESULTS: Seventeen indicators made up the final list, with 1 under the category Prevalence, Incidence and Mortality; 4 under Screening, Diagnosis and Risk Factors; 11 under Management; and 1 under Referral to a Specialist. In a sample of 139 993 adult patients not on dialysis, 6848 (4.9%) had stage 3 or higher chronic kidney disease, with the average age of patients being 76.1 years (standard deviation [SD] 11.0); 62.9% of patients were female. Diagnosis and screening for chronic kidney disease were poorly performed. Only 27.1% of patients with stage 3 or higher disease had their diagnosis documented in their cumulative patient profile. Albumin-creatinine ratio testing was only performed for 16.3% of patients with a low estimated glomerular filtration rate (eGFR) and for 28.5% of patients with risk factors for chronic kidney disease. Family physicians performed relatively better with the management of chronic kidney disease, with 90.4% of patients with stage 3 or higher disease having an eGFR performed in the previous 18 months and 83.1% having a blood pressure recorded in the previous 9 months. INTERPRETATION: We propose a set of measurable indicators to evaluate the quality of the management of chronic kidney disease in primary care. These indicators may be used to identify opportunities to improve current practice in Canada.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,254 · 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