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Enregistrement W2948644793 · doi:10.2337/db19-1257-p

1257-P: Quality Improvement Project to Increase Insulin Pump Use in Pediatric Type 1 Diabetes

2019· article· en· W2948644793 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah K. Lyons, Nicki L. Canada, Kevin Hernandez, JAMIE E. SEGOVIA, Sara Klinepeter Bartz, Daniel J. DeSalvo, Siripoom McKay, Rona Sonabend

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin pumpMedicineType 1 diabetesPDCADiabetes mellitusPopulationCertificationQuality managementPediatricsEndocrinologyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Insulin pump therapy in type 1 diabetes (T1D) has been associated with lower hemoglobin A1c than multiple daily injections. In the T1D Exchange, 63% of pediatric patients <18 years old in 2013-14 used pumps. However, pump use at our institution in 2015 was much lower at 39.4% (551 of 1399 patients <18 years old with T1D duration ≥1 year attending clinic at least twice yearly). A multidisciplinary team of pediatric endocrinologists, diabetes educators, and hospital leaders implemented a QI initiative aimed to increase pump use to ≥50%. Methods: Pump use was extrapolated from diabetes providers’ visits in the electronic medical record (EMR) and tracked via a run chart. A series of plan-do-study-act (PDSA) cycles were implemented, including: 1. Creation of introductory and advanced pump handouts for patients. 2. Quarterly technology sessions for providers and clinic staff to improve pump knowledge. 3. Creation of pump start orders in the EMR. 4. Certification of the clinic’s diabetes educators in all commonly used pumps. 5. Scheduled diabetes educator visits for all patients after pump initiation. Results: Pump use increased from 39.4% (551 of 1399 patients) in 2015 to 50.6% (730 of 1442 patients) in 2018 (Image 1). Conclusion: The aim of increasing pump use to ≥50% of our clinic’s population was achieved over 3 years. Building on this success, future direction is to evaluate impact on bolus frequency and association with HbA1c. Disclosure S. Lyons: None. N.L. Canada: None. K. Hernandez: None. J.E. Segovia: Consultant; Self; Insulet Corporation. S.K. Bartz: None. D.J. DeSalvo: Consultant; Self; Dexcom, Inc., Insulet Corporation. S. Mckay: None. R. Sonabend: None.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,286 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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