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Enregistrement W4220834642 · doi:10.1016/j.semarthrit.2022.152002

Development and testing of the rheumatoid arthritis quality of care survey

2022· article· en· W4220834642 sur OpenAlexafffund
Sarah Sloss, Kiran Dhiman, Saania Zafar, Nicole M.S. Hartfeld, Diane Lacaille, Karen L. Then, Linda Li, Cheryl Barnabé, Glen Hazlewood, James A. Rankin, Marc Hall, Deborah A. Marshall, Kelly English, Karen Tsui, Paul MacMullan, Joanne Homik, Dianne Mosher, Claire Barber

Notice bibliographique

RevueSeminars in Arthritis and Rheumatism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaResearch CanadaUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityAlberta Bone and Joint Health InstituteArthritis Research Centre of CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineAuditFamily medicineHealth careCohortDocumentationDebriefingPhysical therapyQuality managementGerontologyInternal medicineMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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