Quality of care in inflammatory bowel diseases: What is the best way to better outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory bowel disease (IBD) is a lifelong, progressive disease that has disabling impacts on patient's lives. Given the complex nature of the diagnosis of IBD and its management there is consequently a large economic burden seen across all health care systems. Quality indicators (QI) have been created to assess the different façades of disease management including structure, process and outcome components. Their development serves to provide a means to target and measure quality of care (QoC). Multiple different QI sets have been published in IBD, but all serve the same purpose of trying to achieve a standard of care that can be attained on a national and international level, since there is still a major variation in clinical practice. There have been many recent innovative developments that aim to improve QoC in IBD including telemedicine, home biomarker assessment and rapid access clinics. These are some of the novel advancements that have been shown to have great potential at improving QoC, while offloading some of the burden that IBD can have vis-a-vis emergency room visits and hospital admissions. The aim of the current review is to summarize and discuss available QI sets and recent developments in IBD care including telemedicine, and to give insight into how the utilization of these tools could benefit the QoC of IBD patients. Additionally, a treating-to-target structure as well as evidence surrounding aggressive management directed at tighter disease control will be presented.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».