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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 : 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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,043

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.

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 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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