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Enregistrement W2792594051 · doi:10.1093/jcag/gwy008.132

A131 ELECTRONIC HEALTH RECORD–BASED SMARTSETS INTEGRATE VARIOUS ASPECTS OF FLARE MANAGEMENT IN OUTPATIENTS WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASE THEREFORE ENSURING CONTINUITY OF CARE

2018· article· en· W2792594051 sur OpenAlexaffabout
Ellina Lytvyak, Shane Devlin, Levinus A. Dieleman, Brendan P. Halloran, Vivian Huang, Karen I. Kroeker, Remo Panaccione, Farhad Peerani, Karen Wong, Richard N. Fedorak

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseDocumentationHealth careAmbulatoryAmbulatory careDiseaseUlcerative colitisIntensive care medicineFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical course of inflammatory bowel disease (IBD) is characterized by periods of relapse (flares) and remission. Induction and maintenance of sustained endoscopic remission is the primary target in treatment of IBD resulting in improved quality of life, reduced complications rates, better health outcomes and less burden on the health care system. The aim of this project is to implement the Electronic Health Record (EHR) based IBD “Flare management” algorithm that will ensure adherence to guidelines and continuity of IBD care over time warranting better health and health care outcomes. In the IBD Unit at the University of Alberta Hospital (www.ibdunit.com) in collaboration with University of Calgary IBD specialists, we designed, developed and validated a set of the IBD Clinical Care Pathways (CCPs) (www.ibdclinic.ca/ibd-ccp/). These IBD CCPs are supported by systematic reviews of published evidence and are comprised of protocols, algorithms and checklists that help to harmonize clinical and administrative aspects, ensure stability of remission, and continuity of IBD care in outpatient setting. As a result of collaboration between the IBD Unit at the University of Alberta Hospital and Ambulatory Clinical Information Systems at the Alberta Health Services, the “Flare management” IBD CCPs have been successfully incorporated into eClinician® EHR system in a form of smartsets (documentation templates comprising of components relevant to the specific appointment and clinical situation). The “Flare management” IBD CCPs encompass three subsequent smartsets representing comprehensive stepwise approach: (1) Suspected flare, (2) 2–4 weeks’ Mid-flare, and (3) 16 weeks’ Post-flare assessments. The complete algorithm is presented on the Figure 1. While using the smartsets, system prompts the IBD specialist to provide educational resources and instructions to the patient. One-time clicks lead to issuing and immediate printing of the requisitions, prescriptions, referral letters, progress notes, and after-visit summaries. Implemented into real clinical settings, the “Flare management” IBD CCPs have many advantages including but not limited to: (1) maximizing compliance with up-to-date evidence-based guidelines; (2) streamlining the workflow by bridging various aspects of it; (3) helping to follow medication authorization more thoroughly to protect against misuse and overuse; (4) improving communication between IBD team members; (5) exercising “proactive care” by engaging patients into decision-making process, not just reacting to their needs; (6) accurately capturing data essential for measuring the process and outcome quality indicators and perform better reporting. CCC

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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