Quality Indicators for the Diagnosis and Management of Sudden Sensorineural Hearing Loss
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sudden sensorineural hearing loss (SSNHL) is an ideal entity for quality indicator (QI) development, providing treatment challenges resulting in variable or substandard care. The American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery recently updated their SSNHL guidelines. With SSNHL demonstrating a large burden of illness, this study sought to leverage the updated guidelines and develop QIs that support quality improvement initiatives at an individual, institutional, and systems level. METHODS: Candidate indicators (CIs) were extracted from high-quality SSNHL guidelines that were evaluated using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II tool. Each CI and its supporting evidence were summarized and reviewed by a nine-member expert panel based on validity, reliability, and feasibility of measurement. Final QIs were selected from CIs using the modified RAND Corporation-University of California, Los Angeles appropriateness methodology. RESULTS: Fifteen CIs were identified after literature review. After the first round of evaluations, the panel agreed on 11 candidate indicators as appropriate QIs with 2 additional CIs suggested for consideration. An expert panel meeting provided a platform to discuss areas of disagreement before final evaluations. The expert panel subsequently agreed upon 11 final QIs as appropriate measures of high-quality care for SSNHL. CONCLUSION: The 11 proposed QIs from this study are supported by evidence and expert consensus, facilitating measurement across a wide breadth of quality domains. With the recently updated SSNHL guidelines, and a greater focus on quality improvement opportunities, these QIs may be used by healthcare providers for targeted quality improvement initiatives.
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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 | 0,097 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».