Quality measurement for rhinosinusitis: a review from the Quality Improvement Committee of the American Rhinologic Society
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measuring quality outcomes is an important prerequisite to improve quality of care. Rhinosinusitis represents a high value target to improve quality of care because it has a high prevalence of disease, large economic burden, and large practice variation. In this study we review the current state of quality measurement for management of both acute (ARS) and chronic rhinosinusitis (CRS). METHODS: The major national quality metric repositories and clearinghouses were queried. Additional searches included the American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery database, PubMed, and Google to attempt to capture any additional quality metrics. RESULTS: Seven quality metrics for ARS and 4 quality metrics for CRS were identified. ARS metrics focused on appropriateness of diagnosis (n = 1), antibiotic prescribing (n = 4), and radiologic imaging (n = 2). CRS quality metrics focused on appropriateness of diagnosis (n = 1), radiologic imaging (n = 1), and measurement of patient quality of life (n = 2). The Physician Quality Reporting System (PQRS) currently tracks 3 ARS quality metrics and 1 CRS quality metric. There are no outcome-based rhinosinusitis quality metrics and no metrics that assess domains of safety, patient-centeredness, and timeliness of care. CONCLUSIONS: The current status of quality measurement for rhinosinusitis has focused primarily on the quality domain of efficiency and process measures for ARS. More work is needed to develop, validate, and track outcome-based quality metrics along with CRS-specific metrics. Although there has been excellent work done to improve quality measurement for rhinosinusitis, there remain major gaps and challenges that need to be considered during the development of future metrics.
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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 | 0,059 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».