A Population‐Based Approach to Reporting System–Level Performance Measures for Rheumatoid Arthritis Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To operationalize and report on nationally endorsed rheumatoid arthritis (RA) performance measures (PMs) using health administrative data for British Columbia (BC), Canada. METHODS: All patients with RA in BC ages ≥18 years were identified between January 1, 1997 and December 31, 2009 using health administrative data and followed until December 2014. PMs tested include: the percentage of incident patients with ≥1 rheumatologist visit within 365 days; the percentage of prevalent patients with ≥1 rheumatologist visit per year; the percentage of prevalent patients dispensed disease-modifying antirheumatic drug (DMARD) therapy; and time from RA diagnosis to DMARD therapy. Measures were reported on patients seen by rheumatologists, and in the total population. RESULTS: The cohort included 38,673 incident and 57,922 prevalent RA cases. The percentage of patients seen by a rheumatologist within 365 days increased over time (35% in 2000 to 65% in 2009), while the percentage of RA patients under the care of a rheumatologist seen yearly declined (79% in 2001 to 39% in 2014). The decline was due to decreasing visit rates with increasing follow-up time rather than calendar effect. The percentage of RA patients dispensed a DMARD was suboptimal over follow-up (37% in 2014) in the total population but higher (87%) in those under current rheumatologist care. The median time to DMARD in those seen by a rheumatologist improved from 49 days in 2000 to 23 days in 2009, with 34% receiving treatment within the 14-day benchmark. CONCLUSION: This study describes the operationalization and reporting of national PMs using administrative data and identifies gaps in care to further examine and address.
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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 | 0,060 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».