Using Process Improvement and Systems Redesign to Improve Rheumatology Care Quality in a Safety Net Clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and evaluate interventions to improve quality of care in 4 priority areas in an urban safety net adult rheumatology clinic serving a racially/ethnically and socioeconomically diverse patient population. METHODS: The Institute for Healthcare Improvement's Model for Improvement was used to redesign clinical processes to achieve prespecified benchmarks in the following areas from 2015 to 2017: 13-valent pneumococcal conjugate vaccine (PCV13) administration among immunocompromised patients; disease activity monitoring with the Clinical Disease Activity Index (CDAI) for patients with rheumatoid arthritis; latent tuberculosis infection (LTBI) screening for new biologic users with RA; and reproductive health counseling among women receiving potentially teratogenic medications. We measured performance for each using standardized metrics, defined as the proportion of eligible patients receiving recommended care. RESULTS: There were 1205 patients seen in the clinic between 2015 and 2017. Regarding demographics, 71% were women, 88% identified as racial/ethnic minorities, and 45% were eligible for at least 1 of the quality measures. Shewart charts for the PCV13 and CDAI measures showed evidence of improved healthcare delivery over time. Benchmarks were achieved for the CDAI and LTBI measures with 93% and 91% performance, respectively. Performance for the PCV13 and reproductive health counseling measures was 78% and 46%, respectively, but did not meet prespecified improvement targets. CONCLUSION: Through an interprofessional approach, we were able to achieve durable improvements in key rheumatology quality measures largely by enhancing workflow, engaging nonphysician providers, and managing practice variation.
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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 | 0,032 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».