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Enregistrement W4385501884 · doi:10.1111/nep.14204

Enhancing healthcare quality and outcomes for peritoneal dialysis patients in Thailand: An evaluation of key performance indicators and <scp>PDOPPS</scp> cohort representativeness

2023· article· en· W4385501884 sur OpenAlexaff
Sarinya Boongird, Jeerath Phannajit, Talerngsak Kanjanabuch, Piyatida Chuengsaman, Phongsak Dandecha, Guttiga Halue, Pichet Lorvinitnun, Chanchana Boonyakrai, Worapot Treamtrakanpon, Sajja Tatiyanupanwong, Niwat Lounseng, Jeffrey Perl, David W. Johnson, Roberto Pecoits‐Filho, Suchai Sritippayawan, Kriang Tungsanga, Surasak Kantachuvesiri, Vuddhidej Ophascharoensuk

Notice bibliographique

RevueNephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesChulalongkorn UniversityThailand Science Research and InnovationKing Chulalongkorn Memorial Hospital
Mots-clésMedicineRepresentativeness heuristicPeritoneal dialysisCohortKey (lock)DialysisHealth careQuality (philosophy)Intensive care medicineInternal medicineStatisticsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To assess whether the peritoneal dialysis (PD) centres included in the Peritoneal Dialysis Outcomes and Practise Patterns Study (PDOPPS) in Thailand are representative of other PD centres in the country, based on 8 key performance indicators (KPIs 1-8). METHODS: A retrospective analysis was conducted comparing PD-related clinical outcomes between PD centres included in the PDOPPS (the PDOPPS group) and those not included (the non-PDOPPS group) from January 2018 to December 2019. Logistic regression analysis was used to identify predictors associated with achieving the target KPIs. RESULTS: Of 181 PD centres, 22 (12%) were included in the PDOPPS. PD centres in the PDOPPS group were larger and tended to serve more PD patients than those in the non-PDOPPS group. However, the process and outcome KPIs (KPIs 1-8) were comparable between the 2 groups. Large hospitals (≥120 beds), providing care to ≥100 PD cases and having experience for >10 years were independent predictors of achieving the peritonitis rate target of <0.5 episodes/year. Most PD centres in Thailand showed weaknesses in off-target haemoglobin levels and culture-negative peritonitis rate. CONCLUSIONS: The PD centres included in Thai PDOPPS were found to be representative of other PD centres in Thailand in terms of clinical outcomes. Thus, Thai PDOPPS findings may apply to the broader PD population in Thailand.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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