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Enregistrement W2813188665 · doi:10.1136/bmjopen-2017-020968

Rationale and design of the improving Care for Cardiovascular Disease in China (CCC) project: a national registry to improve management of atrial fibrillation

2018· article· en· W2813188665 sur OpenAlexaboutno aff
Yongchen Hao, Jing Liu, Sidney C. Smith, Yong Huo, Gregg C. Fonarow, Junbo Ge, Jun Liu, Kathryn A. Taubert, Louise Morgan, Yang Guo, Mengge Zhou, Dong Zhao, Changsheng Ma

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPfizerChina Scholarship CouncilAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationGuidelineQuality managementBeijingDisease managementFamily medicineChinaCanadian Cardiovascular SocietyEmergency medicineDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Inadequate management of patients with atrial fibrillation (AF) has been reported in China for anticoagulation therapy and treatment for concomitant diseases. An effective quality improvement programme has been lacking to promote the use of evidence-based treatments and improve outcome in patients with AF. METHODS AND ANALYSIS: The Improving Care for Cardiovascular Disease in China-AF programme is a collaboration of the American Heart Association and the Chinese Society of Cardiology. This programme is designed to promote adherence to AF guideline recommendations and outcomes for inpatients with AF. Launched in February 2015, 150 hospitals are recruited by geographic-economic regions across 30 provinces in China. Each month, 10-20 inpatients with AF are enrolled in each hospital. A web-based data collection platform is used to collect clinical information for patients with AF, including patients' demographics, admission information, medical history, in-hospital care and outcomes, and discharge medications for managing AF. The quality improvement initiative includes monthly benchmarked reports on hospital quality, training sessions, regular webinars and recognitions of hospital quality achievement. Primary analyses will include adherence to performance measures and guidelines. To address intrahospital correlation, generalised estimating equation models will be applied. As of March 2017, 28 801 AF inpatients have been enrolled. ETHICS AND DISSEMINATION: This study protocol was approved by the Ethics Committee of Beijing Anzhen Hospital, Capital Medical University. Results will be published in peer-reviewed medical journals. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02309398.

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)0,125
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1250,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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