Rationale and design of the improving Care for Cardiovascular Disease in China (CCC) project: a national registry to improve management of atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,125 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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.
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 ».