Primary Care Screening and Comorbidity Management in Rheumatoid Arthritis in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Quality measurement for rheumatoid arthritis (RA) patients has largely focused on care provided by rheumatologists. Our aim was to develop and assess quality measures related to the screening and management of comorbidity in RA patients in primary care. METHODS: We used the primary care Electronic Medical Record Administrative data Linked Database in Ontario, Canada. We harmonized Canadian general population and RA clinical recommendations to develop and assess screening, process, and outcome measures. For each RA patient, 10 non-RA patients were matched by age and sex. Stratified analyses were performed, comparing patients with RA to those without RA, to assess the performance of quality measures. RESULTS: We compared 1,405 RA patients to 14,050 matched non-RA patients (72.8% female; mean age 62.5 years). Compared to non-RA patients, RA patients more frequently had influenza (44.9% versus 40.0%) and pneumococcal (40.4% versus 34.1%) vaccinations and bone mineral density testing (67.4% versus 58.1%). Herpes zoster vaccinations were less frequent among RA patients (13.8% versus 19.5%), as was screening for cervical cancer (58.6% versus 64.0%). No significant differences were observed between RA and non-RA patients in screenings for breast (70.7% versus 73.8%) or colorectal (31.7% versus 34.5%) cancers. Only a quarter of RA patients had a comprehensive cardiovascular risk assessment. No definitive differences were detected in the management of patients who had co-occurring cardiovascular disease or diabetes mellitus. CONCLUSION: For both RA and non-RA patients, compliance with Canadian recommendations for preventive medical services and screening for comorbid conditions in primary care was less than optimal. This indicates key targets for improvement.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».