Quality of Care in Childhood-onset Systemic Lupus Erythematosus: Report of an Intervention to Improve Cardiovascular and Bone Health Screening
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Initial benchmarking of childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE) quality indicators revealed suboptimal performance across multiple centers. Our aim was to improve cardiovascular and bone health screenings at a tertiary treatment center for cSLE. This included annual measurements of vitamin D, lipid profiles, and bone mineral density through dual-energy x-ray absorptiometry (DXA). METHODS: Quality improvement methodology was applied to design and implement a standardized previsit planning process to electronically entered and saved orders for needed screenings prior to a scheduled clinic visit. Process outcomes were measured using statistical process control charts. Univariate analyses were completed to assess patient-level factors. RESULTS: During the study, 123 patients with cSLE participated across 619 clinic visits. The percentage of patients with completed screenings improved from 54% to 92% for annual vitamin D, 55% to 84% for annual lipid profiles, and 57% to 78% for DXA, which was sustained for more than 1 year. Providers responded to a majority of abnormal results, and improvement in the average vitamin D level was observed over time. Higher levels of disease activity, damage, number of clinic visits, and screenings completed at baseline were observed in patients with all screenings completed at the end of the intervention. CONCLUSION: Implementation of elements of the chronic illness care model for cSLE management improved performance of cardiovascular and bone health screenings, a step toward preventing longterm morbidity in cSLE. Our study also suggests that more patient interaction with the healthcare system may promote successful completion of health maintenance screenings.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».