Outcome Monitoring and Clinical Decision Support in Polyarticular Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Inconsistent assessment and treatment may impair juvenile idiopathic arthritis (JIA) outcomes. We aimed to improve polyarticular JIA (rheumatoid factor-positive and -negative) outcomes by standardizing point-of-care disease activity monitoring and implementing clinical decision support (CDS) to reduce treatment variation. METHODS: We performed a quality improvement initiative in an outpatient pediatric rheumatology practice. The interventions, implemented from April to November 2016, included standardized disease activity measurement, disease activity target review, and phased introduction of polyarticular JIA CDS to guide medication selection, dosing, treatment duration, and tapering. Process measures included visit-level target attestation (goal: 50%) and CDS use (goal: 15%). Our goal was to reduce the polyarticular JIA clinical Juvenile Arthritis Disease Activity Score (cJADAS-10) by at least 10%. Included patients had at least 2 visits from April 2016 through July 2017, and were classified as having early (≤ 6 mos) or established disease (> 6 mos). RESULTS: Patients with polyarticular JIA (n = 97; 81% established disease) were observed for 10.3 months (interquartile range: 6.4-12.3). Target attestation and CDS use occurred in a mean of 77% and 45% of polyarticular JIA visits, respectively. The median cJADAS-10 decreased significantly in both early (16.5 to 2.7, p < 0.001) and established polyarticular JIA (2.1 to 1.0, p = 0.01). A high proportion of patients with early disease received biologic therapy (73.7%). In established disease, although prescription of nonbiologic and biologic disease-modifying antirheumatic drugs remained similar overall, adalimumab prescribing increased (12.8% to 23.1%, p = 0.008). CONCLUSION: Implementation of structured disease activity monitoring and CDS in polyarticular JIA was associated with significant reductions in disease activity scores in both early and established disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».