An Update on the Development and Feasibility Assessment of Canadian Quality Indicators for Atrial Fibrillation and Atrial Flutter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2010, the Canadian Cardiovascular Society Atrial Fibrillation/Atrial Flutter (AF/AFL) quality indicator (QI) working group was established to develop QIs and assess feasibility of measurement. After extensive review, 3 priority QIs were selected. However, none were measurable at a national level. METHODS: The working group reconvened in 2017 to review the relevance of previously proposed QIs, identify opportunities to develop new QIs, and propose an initial strategy for measuring and reporting. RESULTS: Two additional priority QIs were added to the previous 3: proportion of patients with nonvalvular (NV) AF/AFL sorted by stroke risk stratum and annual rate of hospitalization for a new heart failure diagnosis. An environmental scan was undertaken to determine the potential of existing databases to provide national and provincial estimates. On the basis of validated administrative codes, the Canadian Institute for Health Information discharge abstract database can be used for inpatients. In collaboration with the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network, 2 of the 5 QIs can be assessed in outpatients (patients with NVAF/AFL sorted by stroke risk stratum and high risk for stroke NVAF/AFL receiving oral anticoagulation). Stroke prevention therapy can be further measured in selected provinces with linked databases including prescriptions. CONCLUSIONS: This first step could provide a better initial understanding of the quality of AF/AFL care in Canada, but important gaps in the meaningful measurement of QIs remain. The AF/AFL QI working group has limited capacity to make progress without national level leadership and the resources to support data aggregation, data analysis, and pan-Canadian reporting.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle