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Enregistrement W2597650303 · doi:10.1097/mib.0000000000001069

Indicators of Quality of Care in Inflammatory Bowel Disease

2017· letter· en· W2597650303 sur OpenAlexaff
Wael El‐Matary

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammatory bowel diseaseMedicineInflammatory Bowel DiseasesIntensive care medicineGastroenterologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several definitions of quality of health care have been used both in relation to health care and health systems. Quality in health care is defined as doing the right thing (getting the health care services needed), at the right time, in the right way to achieve the best possible results. The Institute of Medicine defines health care quality as “the degree to which health care services for individuals and populations increase the likelihood of desired health outcomes and are consistent with current professional knowledge.”1 Because inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic health condition with a typical course of remissions and relapses, defining and implementing quality of care indicators and outcomes are crucial for patients with IBD especially with significant variations of care given across different IBD centers.2 Developing evidence-based quality indicators could be a challenging process but a much more challenging task is implementing those indicators in routine clinical practice. The majority of the current quality indicators in IBD care are based on consensus agreements and expert opinions. Clinical quality indicators are quantitative endpoints used to guide, monitor, and improve the quality of patient care.3The ImproveCareNow (ICN) pediatric network demonstrated quality improvement by learning how to apply quality improvement methods to improve the care of pediatric patients with IBD, a model that has been adopted by other practitioners.4,5 Several outcome measures have developed including those of The American Gastroenterological Association and Crohn's and Colitis Foundation of America.3,6 The Emerging Practice in IBD Collaborative (EPIC) group generated 11 quality indicators for best-practice management of IBD in Canada.7 These indicators included pharmacological prophylaxis against deep vein thrombosis for hospitalized patients with acute IBD, testing for Clostridium difficile for these patients, counseling to improve smoking cessation for patients with Crohn's disease, proper documentation of diagnosis (Crohn's disease versus ulcerative colitis [UC]); disease location; and disease severity during initial diagnostic colonoscopy, using steroid-sparing agents in corticosteroid-dependent IBD, screening for tuberculosis and hepatitis B before initiating tumor necrosis factor antagonists, implementing rescue therapy for patients with acute severe UC after a maximum period of 7 days on intravenous corticosteroids, assessment and treatment for bone loss in high-risk patients for metabolic bone disease, screening for dysplasia in patients with colonic IBD with annual screening in those with concomitant primary sclerosing cholangitis, objective assessment for disease recurrence 6 to 12 months postsurgery in those who underwent intestinal resection for Crohn's disease, and recommending pneumococcal and annual influenza vaccination for patients with IBD especially for those on immunosuppression.7

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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