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Enregistrement W4255451609 · doi:10.1186/s12969-019-0373-y

Proceedings of the 2019 Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) Annual Scientific Meeting

2019· article· en· W4255451609 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuePediatric Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesFeinberg School of MedicineNational Institutes of HealthU.S. Department of DefensePediatric Dermatology Research AllianceChildhood Arthritis and Rheumatology Research AllianceUniversity of OttawaScleroderma FoundationHarvard UniversityNationwide Children's HospitalArthritis FoundationChildren's Hospital of PhiladelphiaHarvard CatalystAlpha Omicron Pi Foundation
Mots-clésMedicineRheumatologyAllianceFamily medicineInternal medicineArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : Hydroxychloroquine (HCQ) is widely used to treat autoimmune diseases.Retinopathy from HCQ has been recognized for many years with estimated overall prevalence of 7.5%.Importantly, HCQassociated retinopathy is irreversible and may progress even after stopping the medication.In 2016, the American Academy of Ophthalmology (AAO) published revised recommendations of eye screening for patients receiving HCQ.Only 65% of patients receiving HCQ in our rheumatology practice were screened in concordance with these recommendations.We developed a quality improvement (QI) initiative which aims to increase the eye screening compliance in patients receiving HCQ and are seen in rheumatology clinic from 65% to 85% in 9 months and to sustain the improvement for 12 months.Methods : Patients who had HCQ on their list of medications followed in rheumatology clinic at Nationwide Children's Hospital from 1/01/2017 to 8/ 31/2017 were included in the baseline analysis.We formed a multidisciplinary team of rheumatologists, ophthalmologists, clinical pharmacist, clinic nurses, quality data technician and administrative staff.We formulated consensus eye screening guidelines based on the AAO recommendations and developed a risk-level-based algorithm (Figure 1).A key driver diagram was used to identify barriers to compliance and determine possible interventions.Major interventions included: 1) education of providers and patients, 2) weekly pre-visit planning (PVP) to identify at risk patients and provide individualized screening recommendations and 3) collaboration with ophthalmology to facilitate same day eye screening.Results : Baseline performance data included 328 patients.An average of 41 patients (range 30-51) were included in assessing the monthly performance (Figure 2).Although the primary aim was not met, the project has resulted in increased awareness and improved communication between rheumatology and ophthalmology providers.Barriers to compliance include: 1) provider and patient lack of knowledge, 2) obtaining accurate data reports to reflect the population of interest and 3) system barriers related to applying and tracking interventions in another specialty with different locations and EHR systems.Conclusions : This study highlights the importance of multidisciplinary team for QI projects that involve more than one department as well as the benefits of PVP in improving eye screening of patients receiving HCQ.Next steps will be directed at fine-tuning our interventions to target non-compliant patients and sharing provider-level data monthly to improve provider engagement.IRB-exempt.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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