Development of a Patient-centered Quality Measurement Framework for Measuring, Monitoring, and Optimizing Rheumatoid Arthritis Care in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a patient-centered quality measurement framework to address a predefined vision statement and 7 strategic objectives for rheumatoid arthritis (RA) care that was developed in prior qualitative work with arthritis stakeholders. METHODS: One hundred forty-seven RA-related performance measures (PMs) were identified from a systematic review. A candidate list of 26 PMs meeting predefined criteria and addressing the strategic objectives previously defined was then assessed during a 3-round (R) modified Delphi. Seventeen panelists with expertise in RA, quality measurement, and/or lived experience with RA rated each PM on a 1-9 scale based on the items of importance, feasibility, and priority for inclusion in the framework during R1 and R3, with a moderated discussion in R2. PMs with median scores ≥ 7 on all 3 items without disagreement were included in the final set, which then underwent public comment. RESULTS: Twenty-one measures were included in the final framework (15 PMs from the Delphi and 6 published system-level measures on access to care and treatment). The measures included 4 addressing early access to care and timely diagnosis, 12 evidence-based care for RA and related comorbidities, 1 addressing patient participation as an informed partner in care, and 4 on patient outcomes. CONCLUSION: The proposed framework builds upon existing measures capturing early access to care and treatment in RA and adds important PMs to promote high-quality RA care and outcome measurement. In the next phase, the authors will test the framework in clinical practice in addition to addressing certain areas where no suitable PMs were identified.
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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 | 0,167 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».