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Enregistrement W4285299713 · doi:10.1177/20543581221103103

Protocol for a Multistage Mixed-Methods Evaluation of Multidisciplinary Chronic Kidney Disease Care Quality Following Integration of Virtual and In-Person Care During the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4285299713 sur OpenAlexaffabout
Micheli Bevilacqua, Helen Chiu, Yuriy Melnyk, Janet Williams, Robin Chohan, Julie L. Wei, Dominik Stoll, Michele Fryer, Marlee McGuire, Anne Logie, Paul Watson, Adeera Levin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensProvincial Health Services AuthorityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachMedicineKidney diseasePandemicService delivery frameworkFamily medicineService (business)NursingDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multidisciplinary care of patients with chronic kidney disease (CKD) as it previously existed was predicated on an evidence and experience base of improved patient outcomes within an established and well-described service delivery model. The onset of the COVID-19 pandemic brought with it a departure from this established care delivery model toward integration of virtual care and in-person care. Objective: To develop an evaluation framework to determine whether this shift in service delivery models has affected quality of multidisciplinary kidney care and/or patient-clinician interactions and relationships. Design: A sequential multiphase, mixed-methods evaluation. Setting: All 15 British Columbia (BC) multidisciplinary kidney care clinics (KCCs). Participants: All patients and all clinicians in all KCCs across BC will be invited to participate in the planned evaluation. Measurements: Qualitative and quantitative feedback from patients and families living with CKD and KCC clinicians. Methods: The planned multiphase evaluation of virtual care integration in KCCs will be conducted across all 15 KCCs in the province of BC, Canada. The following phases are proposed: (1) review of current virtual care integration and practices, (2) assessment of patient and clinician experiences and perspectives via semi-structured interviews, (3) validation of those patient and clinician perspectives via survey of a larger sample, (4) compilation and analysis of all phases to provide informed recommendations for patient and visit format selection in a mixed in-person and virtual multidisciplinary clinic setting. Limitations: This work will not capture any information about the relationship between differences in virtual usage parameters and clinical outcomes or financial implications. Conclusions: There is no existing framework for either evaluation of multidisciplinary CKD care quality in a virtual setting or evaluation of care quality following a substantial change in service delivery models. The proposed evaluation protocol will enable better understanding of the nuances in kidney care delivery in this new format and inform how best to optimize the integration of virtual and pre-existing formats into kidney clinic care delivery beyond the pandemic. Beyond the current evaluation, this protocol may be of use for other jurisdictions to evaluate their own local instances of virtual care implementation and integration. The model may be adapted to evaluate quality of multidisciplinary kidney care delivery following other changes to clinic service delivery models.

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)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,014

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,371 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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