High Adherence to System‐Level Performance Measures for Rheumatoid Arthritis in a National Early Arthritis Cohort Over Eight Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess adherence to 3 system-level performance measures in a national early rheumatoid arthritis (RA) cohort. METHODS: Patients enrolled in the Canadian Early Arthritis Cohort (2007-2015) who met 1987 or 2010 American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism criteria with <1 year of symptom duration and ≥1 year of followup after enrollment were included. Performance measures assessed were the percentage of RA patients seen in yearly followup, and the number of gaps between visits of >12 or >14 months, the percentage of RA patients treated with a disease-modifying antirheumatic drug (DMARD), and days from RA diagnosis to initiation of a DMARD. Results are shown stratified by enrollment year to assess for temporal changes in performance. RESULTS: A total of 1,763 early RA patients were included (mean age 54 years, 73% female, and 82% white). At enrollment, mean ± SD disease duration was 6 ± 3 months, and Disease Activity Score in 28 joints was 5.1 ± 1.5. Over 8 years, the proportion of patients seen in annual followup declined from 100% to 91%. Over followup, 42% of patients had 0 gaps in care of >12 months, and 64% had 0 gaps >14 months. The percentage of DMARD-treated early RA patients was and remained high (95-87%), and the percentage receiving DMARDs within 14 days of diagnosis was 75%. Median time-to-DMARD therapy was 1 day, indicating DMARDs were initiated at diagnosis (90th percentile 93 days). CONCLUSION: There was evidence of high adherence to system-level performance measures in this early RA cohort following a protocol. Small declines in performance were noted with increasing length of patient followup. Our findings are useful for performance measure benchmarking.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».