Factors Associated With Variation in Pediatric Systemic Lupus Erythematosus Care Delivery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with pediatric systemic lupus erythematosus (pSLE) and mixed connective tissue disease (MCTD) receive only a fraction of recommended care. Using published quality indicators and guidelines, we developed a 13-item pediatric lupus care index (p-LuCI) to quantify the proportion of recommended clinical evaluations and comorbidity prevention interventions completed and the timeliness of follow-up. Our objective was to assess baseline index performance and identify sources of p-LuCI variation. METHODS: We performed a cross-sectional study in patients with pSLE or MCTD and analyzed the performance of individual p-LuCI process metrics and calculated the overall p-LuCI score. We identified factors associated with the p-LuCI using multivariable linear regression with clustering by provider. RESULTS: For 110 patients (99 with pSLE and 11 with MCTD), the median p-LuCI was 65.2% (interquartile range: 9.1-92.3%). Component performance ranged from 27.3% (on-time scheduling) to 95.4% (steroid-sparing treatment). Patients with p-LuCI scores above the median had higher scores across all 13 components. Higher p-LuCI scores were independently associated with disease-modifying antirheumatic drug use (β = 14.3 [95% confidence interval (CI), 1.5-27.2]), nephritis (β = 10.4 [95% CI, 5.1-15.8]), higher provider pSLE/MCTD volume (β = 3.1 [95% CI, 1.9-4.2] per patient), assignment to rheumatology fellow trainee (β = 36.3 [95% CI, 17.3-55.2]), and disease duration of less than 1 year (β = 12.6 [95% CI, 0.7-24.5]). Differences by race, ethnicity, and/or insurance were not observed. CONCLUSION: Using an index of recommended pSLE care metrics, we identified significant variation in performance by disease, treatment, and provider characteristics. The p-LuCI may be useful to assess care quality at the patient, provider, and practice levels and to identify areas in need of greater standardization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».