Proceedings of the 2019 Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) Annual Scientific Meeting
Notice bibliographique
Résumé
Background : Cardiovascular disease occurs in 25 -60% of patients with childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE) and up to 30% with mixed connective tissue disease (MCTD).The echocardiogram (ECHO) has been recommended as the most useful non-invasive method to assess cardiac involvement, especially early preclinical disease.Current best practice is to obtain an ECHO at diagnosis of cSLE or MCTD and annually, particularly if the baseline ECHO is abnormal.We observed a low frequency of ECHO screening in cSLE and MCTD patients at our rheumatology center and thus initiated a quality improvement project to improve the annual rate at our center, with the goal of reaching 80% in 12 months.Methods : We used a Plan-Do-Study-Act approach.We obtained baseline data from April to June 2017 and conducted a fishbone analysis of barriers to ECHO completion (Figure 1).Our pediatric rheumatologists, fellows and nursing team participated in this project.Our primary and process measures were tracked on individual (pediatric rheumatologists) and aggregate level.Our primary outcome measure was percentage of patients with annual ECHO within the last year of a clinic visit.Our process measures were (i) Physician ordering of ECHOs for patients without annual ECHOs per clinic visit (ii) Completion of ordered ECHO.Our balance measure was duration of clinic visit.Participant education was completed in 2/2018.We have completed three cycles (Figure 2).Our final cycle is in progress (12/2018 to 1/2019).Results : At baseline, 62% of our patients had ECHOs within a year prior to a clinic visit.In addition, only 20% of the patients without an ECHO within the last year at a clinic visit had an ECHO ordered at that clinic visit.The percentage of patients up to date on annual ECHOs at the time of a clinic visit at the end of cycles 1, 2 and 3 was 83%, 85% and 83% respectively (Figure 2 and 3).Physician ordering of ECHOs for patients without a yearly ECHO was 72%, 52% and 71% at the end of cycles 1, 2 and 3 respectively.Conclusions : Using a multidisciplinary team approach, we achieved and sustained our goal of increasing annual ECHO screening for our patients with cSLE and MCTD.IRB approval was not required for this quality improvement project.
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 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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,043 |
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 ».