Pediatric Rheumatology Care and Outcomes Improvement Network's Quality Measure Set to Improve Care of Children With Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the selection, development, and implementation of quality measures (QMs) for juvenile idiopathic arthritis (JIA) by the Pediatric Rheumatology Care and Outcomes Improvement Network (PR-COIN), a multihospital learning health network using quality improvement methods and leveraging QMs to drive improved outcomes across a JIA population since 2011. METHODS: An American College of Rheumatology-endorsed multistakeholder process previously selected initial process QMs. Clinicians in PR-COIN and parents of children with JIA collaboratively selected outcome QMs. A committee of rheumatologists and data analysts developed operational definitions. QMs were programmed and validated using patient data. Measures are populated by registry data, and performance is displayed on automated statistical process control charts. PR-COIN centers use rapid-cycle quality improvement approaches to improve performance metrics. The QMs are revised for usefulness, to reflect best practices, and to support network initiatives. RESULTS: The initial QM set included 13 process measures concerning standardized measurement of disease activity, collection of patient-reported outcome assessments, and clinical performance measures. Initial outcome measures were clinical inactive disease, low pain score, and optimal physical functioning. The revised QM set has 20 measures and includes additional measures of disease activity, data quality, and a balancing measure. CONCLUSION: PR-COIN has developed and tested JIA QMs to assess clinical performance and patient outcomes. The implementation of robust QMs is important to improve quality of care. PR-COIN's set of JIA QMs is the first comprehensive set of QMs used at the point-of-care for a large cohort of JIA patients in a variety of pediatric rheumatology practice settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».