Development and testing of the rheumatoid arthritis quality of care survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Rheumatoid Arthritis (RA) Quality of Care Survey (RAQCS) was developed to measure care quality according to a previously developed national RA quality improvement framework. METHODS: The development of the RAQCS occurred over 3 phases. First, the survey was developed by a team of healthcare providers, researchers, and two patient partners based on the existing national quality framework's 21 performance measures (PMs) and strategic objectives. Second, cognitive debriefing interviews were conducted with individuals living with RA to identify survey clarity, appropriateness of survey questions, and response options. Third, the survey was revised and distributed to participants recruited from Rheum4U (rheumatology longitudinal cohort). Results were tabulated and compared with a chart audit of participant medical records. RESULTS: Fifty-three participants completed the RAQCS. High performance (i.e., ≥70% meeting PM) was observed for 13 of 20 PMs. Lower performance was seen for the remaining PMs, which included documentation of body mass index (BMI) and smoking status, discussion of physical activity goals, comorbidity management including risk assessments for cardiovascular health and fragility fractures and disease activity assessment. There was high agreement (≥70%) between the RAQCS and chart review for 9 of 20 PMs. CONCLUSIONS: High agreement was observed between the RAQCS and chart review for selected PMs. The RAQCS may also be a valuable tool for quality improvement for measures where data are not usually available through other sources. Further testing of the RAQCS is needed to ascertain its reliability and validity as a patient self-reported tool to measure RA care quality.
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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 | 0,057 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».