A Canadian evaluation framework for quality improvement in childhood arthritis: key performance indicators of the process of care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The evaluation of quality of care in juvenile idiopathic arthritis (JIA) is critical for advancing patient outcomes but is not currently part of routine care across all centers in Canada. The study objective is to review the current landscape of JIA quality measures and use expert panel consensus to define key performance indicators (KPIs) that are important and feasible to collect for routine monitoring in JIA care in Canada. METHODS: Thirty-seven candidate KPIs identified from a systematic review were reviewed for inclusion by a working group including 3 pediatric rheumatologists. A shortlist of 14 KPIs was then assessed using a 3-round modified Delphi panel based on the RAND/UCLA Appropriateness Method. Ten panelists across Canada participated based on their expertise in JIA, quality measurement, or lived experience as a parent of a child with JIA. During rounds 1 and 3, panelists rated each KPI on a 1-9 Likert scale on themes of importance, feasibility, and priority. In round 2, panelists participated in a moderated in-person discussion that resulted in minor modifications to some KPIs. KPIs with median scores of ≥ 7 on all 3 questions without disagreement were included in the framework. RESULTS: Ten KPIs met the criteria for inclusion after round 3. Five KPIs addressed patient assessments: pain, joint count, functional status, global assessment of disease activity, and the clinical Juvenile Arthritis Disease Activity Score (cJADAS). Three KPIs examined access to care: wait times for consultation, access to pediatric rheumatologists within 1 year of diagnosis, and frequency of clinical follow-up. Safety was addressed through KPIs on tuberculous screening and laboratory monitoring. KPIs examining functional status using the Childhood Health Assessment Questionnaire (CHAQ), quality of life, uveitis, and patient satisfaction were excluded due to concerns about feasibility of measurement. CONCLUSIONS: The proposed KPIs build upon existing KPIs and address important processes of care that should be measured to improve the quality of JIA care. The feasibility of capturing these measures will be tested in various data sources including the Understanding Childhood Arthritis Network (UCAN) studies. Subsequent work should focus on development of meaningful outcome KPIs to drive JIA quality improvement in Canada and beyond.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».