P479 Quality of care and outcomes in a tertiary hospital inflammatory bowel disease (IBD) centre: Monitoring and treatment algorithms during follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Optimal management of IBD requires harmonised monitoring processes and treatment pathways. We aimed to retrospectively analyse quality of care indicators (QIs) during follow-up including patient monitoring, treatment decisions and outcomes in the McGill University Health Center (MUHC) IBD Center. We retrospectively analysed out- and inpatient records of consecutive patients at the MUHC IBD centre between June and December 2016. Demographic variables, outpatient visits, inpatient stays including for IBD-related surgery, laboratory, imaging and endoscopy data, current medications and/or changes in medications, and vaccination profile were captured. A total of 653 patients (46.2% men, 66.6% Crohn’s disease (CD), age at index follow-up visit: 44.7 years, duration of follow-up: 4.2 years) were included. Complicated behaviour and perianal disease were found at index visit in, respectively, 47% and 24% of CD patients, while extensive UC in 41%. 44% of patients received biologics among which 11% non-anti TNF-biologics. Patient re-evaluation was common: ileocolonoscopy was performed in 34 %, MRI in 11% and CT in 23% within 6 months after index visit. Biomarkers were measured frequently (CRP: 67%, FCAL: 33%). New or repeated HBV/HCV testing was performed in 20%, C. difficile in 28%, stool culture in 24%, TB in 10%, therapeutic drug monitoring was performed in 26% of patients on biologics. Treatment was changed in 18%. Need for surgery (4%) and hospitalisation (8%) were relatively low within 6 months after index visit. Waiting time for ileocolonoscopy (35 vs. 60 days, p < 0.001), but not for cross-sectional imaging (45–48 days for MRI, 25–30 days for CT), was shorter in active disease. Our data support that tight monitoring strategy is applied in the MUHC IBD centre during follow-up with objective patient reassessment and accelerated medical strategy in patients with and without flares.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».