Development of a Canadian Core Clinical Dataset to Support High-quality Care for Canadian Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a Canadian Rheumatoid Arthritis Core Clinical Dataset (CAN-RACCD) to standardize documentation encouraging high-quality care. METHODS: A set of candidate elements was drafted through meetings with 27 rheumatologists, researchers, and patients, and supplemented with focused literature reviews. A 3-round online-modified Delphi consensus process was held with rheumatologists (n = 26), allied health professionals (n = 7), and patients (n = 4); for the remainder there was no demographic information. Participants rated both the importance and feasibility of documenting candidate elements on a Likert scale of 1-9, contributed to an online moderated discussion, and re-rated the elements for inclusion in the CAN-RACCD. Elements were included in the final set if importance and feasibility ratings had a median score of ≥ 6.5 and there was no disagreement among participants. RESULTS: Fifty-five individual elements in 10 subgroups were proposed to the Delphi participants: measures of RA disease activity; dates to calculate waiting times, disease duration, and disease-modifying antirheumatic drug start; comorbidities; smoking status; patient-reported pain and fatigue; physical function; laboratory and radiographic investigations; medications; clinical characteristics; and vaccines. All groups were included in the final set, with the exception of vaccination status. Additionally, 3 individual elements from the smoking subgroup were eliminated with a recommendation to record smoking status as never/ever/current, and 2 elements relating to coping and effect of fatigue were eliminated due to low feasibility and importance ratings. CONCLUSION: The CAN-RACCD stands as a national recommendation on which data elements should be routinely collected in clinical practice to monitor and support high-quality RA care.
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 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 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».