Evaluating Quality of Care for Rheumatoid Arthritis for the Population of Alberta Using System-level Performance Measures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated 4 national rheumatoid arthritis (RA) system-level performance measures (PM) in Alberta, Canada. METHODS: Incident and prevalent RA cases ≥ 16 years of age since 2002 were identified using a validated case definition applied in provincial administrative data. Performance was ascertained through analysis of health data between fiscal years 2012/13-2015/16. Measures evaluated were as follows: proportion of incident RA cases with a rheumatologist visit within 1 year of first RA diagnosis code (PM1); proportion of prevalent RA patients who were dispensed a disease-modifying antirheumatic drug (DMARD) annually (PM2); time from first visit with an RA code to DMARD dispensation and proportion of incident cases where the 14-day benchmark for dispensation was met (PM3); and proportion of patients seen in annual follow-up (PM4). RESULTS: There were 31,566 prevalent and 2730 incident RA cases (2012/13). Over the analysis period, the proportion of patients seen by a rheumatologist within 1 year of onset (PM1) increased from 55% to 63%; however, the proportion of RA patients dispensed DMARD annually (PM2) remained low at 43%. While the median time to DMARD from first visit date in people who received DMARD improved over time from 39 days to 28 days, only 38-41% of patients received treatment within the 14-day benchmark (PM3). The percentage of patients seen in yearly follow-up (PM4) varied between 73-80%. CONCLUSION: The existing Alberta healthcare system for RA is suboptimal, indicating barriers to accessing specialty care and treatment. Our results inform quality improvement initiatives required within the province to meet national standards of care.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».