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Enregistrement W4376132576 · doi:10.1002/acr.25143

Development of American College of Rheumatology Quality Measures for Systemic Lupus Erythematosus: A Modified Delphi Process With Rheumatology Informatics System for Effectiveness (<scp>RISE</scp>) Registry Data Review

2023· article· en· W4376132576 sur OpenAlexaff
Christie M. Bartels, April Jorge, Candace H. Feldman, JoAnn Zell, Bonnie L. Bermas, Claire Barber, Alí Duarte‐García, Shivani Garg, Leah A. Haseley, Shraddha Jatwani, Tracy Johansson, Alex Limanni, Wendy Rodgers, Brad H. Rovin, Yesenia Santiago‐Casas, Lisa G. Suter, April Barnado, Alfredo Aguirre, Jing Li, Gabriela Schmajuk, Jinoos Yazdany

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAgency for Healthcare Research and QualityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineDelphi methodRheumatologyInternal medicineWorkgroupDelphiComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We aimed to develop readily measurable digital quality measure statements for clinical care in systemic lupus erythematosus (SLE) using a multistep process guided by consensus methods. METHODS: Using a modified Delphi process, an American College of Rheumatology (ACR) workgroup of SLE experts reviewed all North American and European guidelines from 2000 to 2020 on treatment, monitoring, and phenotyping of patients with lupus. Workgroup members extracted quality constructs from guidelines, rated these by importance and feasibility, and generated evidence-based quality measure statements. The ACR Rheumatology Informatics System for Effectiveness (RISE) Registry was queried for measurement data availability. In 3 consecutive Delphi sessions, a multidisciplinary Delphi panel voted on the importance and feasibility of each statement. Proposed measures with consensus on feasibility and importance were ranked to identify the top 3 measures. RESULTS: Review of guidelines and distillation of 57 quality constructs resulted in 15 quality measure statements. Among these, 5 met high consensus for importance and feasibility, including 2 on treatment and 3 on laboratory monitoring measures. The 3 highest-ranked statements were recommended for further measure specification as SLE digital quality measures: 1) hydroxychloroquine use, 2) limiting glucocorticoid use >7.5 mg/day to <6 months, and 3) end-organ monitoring of kidney function and urine protein excretion at least every 6 months. CONCLUSION: The Delphi process selected 3 quality measures for SLE care on hydroxychloroquine, glucocorticoid reduction, and kidney monitoring. Next, measures will undergo specification and validity testing in RISE and US rheumatology practices as the foundation for national implementation and use in quality improvement programs.

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)0,481
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,434
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4810,434
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0160,011
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,309 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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