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Enregistrement W3194137696 · doi:10.1097/mpg.0000000000003262

Overview of the Pediatric Endoscopy Quality Improvement Network Quality Standards and Indicators for Pediatric Endoscopy

2021· review· en· W3194137696 sur OpenAlexafffund
Catharine M. Walsh, Jenifer R. Lightdale, David R. Mack, Jorge Amil Dias, Patrick Bontems, Herbert Brill, Nicholas M. Croft, Douglas S. Fishman, Raoul I. Furlano, Peter M. Gillett, Iva Hojsak, Matjaž Homan, Hien Q. Huynh, Kevan Jacobson, Ian Leibowitz, Diana G. Lerner, Quin Y. Liu, Petar Mamula, Priya Narula, Salvatore Oliva, Matthew R. Riley, Joel R. Rosh, Marta Tavares, Elizabeth C. Utterson, Lusine Ambartsumyan, Anthony Otley, Robert Krämer, Veronik Connan, Graham A. McCreath, Mike Thomson

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensDalhousie UniversityBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaWilliam Osler Health SystemMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of TorontoSickKids FoundationUniversity of OttawaThe Wilson CentreStollery Children's HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineGuidelineBenchmarkingQuality managementGrading (engineering)Quality (philosophy)Observational studyAuditDelphi methodMedical physicsQuality assuranceOperations managementPathologyExternal quality assessmentAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pediatric-specific quality standards for endoscopy are needed to define best practices, while measurement of associated indicators is critical to guide quality improvement. The international Pediatric Endoscopy Quality Improvement Network (PEnQuIN) working group was assembled to develop and define quality standards and indicators for pediatric gastrointestinal endoscopic procedures through a rigorous guideline consensus process. METHODS: The Appraisal of Guidelines for REsearch and Evaluation (AGREE) II instrument guided PEnQuIN members, recruited from 31 centers of various practice types representing 11 countries, in generating and refining proposed quality standards and indicators. Consensus was sought via an iterative online Delphi process, and finalized at an in-person conference. Quality of evidence and strength of recommendations were rated according to the GRADE (Grading of Recommendation Assessment, Development, and Evaluation) approach. RESULTS: Forty-nine quality standards and 47 indicators reached consensus, encompassing pediatric endoscopy facilities, procedures, endoscopists, and the patient experience. The evidence base for PEnQuIN standards and indicators was largely adult-based and observational, and downgraded for indirectness, imprecision, and study limitations to "very low" quality, resulting in "conditional" recommendations for most standards (45/49). CONCLUSIONS: The PEnQuIN guideline development process establishes international agreement on clinically meaningful metrics that can be used to promote safety and quality in endoscopic care for children. Through PEnQuIN, pediatric endoscopists and endoscopy services now have a framework for auditing, providing feedback, and ultimately, benchmarking performance. Expansion of evidence and prospective validation of PEnQuIN standards and indicators as predictors of clinically relevant outcomes and high-quality pediatric endoscopic care is now a research priority.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,186
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1860,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0210,020
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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