Quality Indicator Development for the Approach to Ineffective Esophageal Motility
Notice bibliographique
Résumé
GOALS: Develop quality indicators for ineffective esophageal motility (IEM). BACKGROUND: IEM is identified in up to 20% of patients undergoing esophageal high-resolution manometry (HRM) based on the Chicago Classification. The clinical significance of this pattern is not established and management remains challenging. STUDY: Using RAND/University of California, Los Angeles Appropriateness Methods, we employed a modified-Delphi approach for quality indicator statement development. Quality indicators were proposed based on prior literature. Experts independently and blindly scored proposed quality statements on importance, scientific acceptability, usability, and feasibility in a 3-round iterative process. RESULTS: All 10 of the invited esophageal experts in the management of esophageal diseases invited to participate rated 12 proposed quality indicator statements. In round 1, 7 quality indicators were rated with mixed agreement, on the majority of categories. Statements were modified based on panel suggestion, modified further following round 2's virtual discussion, and in round 3 voting identified 2 quality indicators with comprehensive agreement, 4 with partial agreement, and 1 without any agreement. The panel agreed on the concept of determining if IEM is clinically relevant to the patient's presentation and managing gastroesophageal reflux disease rather than the IEM pattern; they disagreed in all 4 domains on the use of promotility agents in IEM; and had mixed agreement on the value of a finding of IEM during anti-reflux surgical planning. CONCLUSION: Using a robust methodology, 2 IEM quality indicators were identified. These quality indicators can track performance when physicians identify this manometric pattern on HRM. This study further highlights the challenges met with IEM and the need for additional research to better understand the clinical importance of this manometric pattern.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».