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Enregistrement W2742812628 · doi:10.1136/bmjopen-2017-016267

A national surveillance project on chronic kidney disease management in Canadian primary care: a study protocol

2017· article· en· W2742812628 sur OpenAlexafffundabout
Aminu K. Bello, Paul E. Ronksley, Navdeep Tangri, Alexander Singer, Allan Grill, Dorothea Nitsch, John Queenan, Cliff Lindeman, Boglárka Soós, Elizabeth Freiheit, Delphine S. Tuot, Dee Mangin, Neil Drummond

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's UniversityUniversity of TorontoUniversity of ManitobaUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésMedicineReferralKidney diseaseFamily medicineHealth carePopulationMedical recordPublic healthDisease managementDiseaseEnvironmental healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Effective chronic disease care is dependent on well-organised quality improvement (QI) strategies that monitor processes of care and outcomes for optimal care delivery. Although healthcare is provincially/territorially structured in Canada, there are national networks such as the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) as important facilitators for national QI-based studies to improve chronic disease care. The goal of our study is to improve the understanding of how patients with chronic kidney disease (CKD) are managed in primary care and the variation across practices and provinces and territories to drive improvements in care delivery. METHODS AND ANALYSIS: The CPCSSN database contains anonymised health information from the electronic medical records for patients of participating primary care practices (PCPs) across Canada (n=1200). The dataset includes information on patient sociodemographics, medications, laboratory results and comorbidities. Leveraging validated algorithms, case definitions and guidelines will help define CKD and the related processes of care, and these enable us to: (1) determine prevalent CKD burden; (2) ascertain the current practice pattern on risk identification and management of CKD and (3) study variation in care indicators (eg, achievement of blood pressure and proteinuria targets) and referral pattern for specialist kidney care. The process of care outcomes will be stratified across patients' demographics as well as provider and regional (provincial/territorial) characteristics. The prevalence of CKD stages 3-5 will be presented as age-sex standardised prevalence estimates stratified by province and as weighted averages for population rates with 95% CIs using census data. For each PCP, age-sex standardised prevalence will be calculated and compared with expected standardised prevalence estimates. The process-based outcomes will be defined using established methods. ETHICS AND DISSEMINATION: The CPCSSN is committed to high ethical standards when dealing with individual data collected, and this work is reviewed and approved by the Network Scientific Committee. The results will be published in peer-reviewed journals and presented at relevant national and international scientific meetings.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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