Proposed Quality Indicators for Aspects of Pediatric Acute Otitis Media Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The high incidence of pediatric acute otitis media (AOM) makes the implications of overdiagnosis and overtreatment far-reaching. Quality indicators (QIs) for AOM are limited, drawing from generalized upper respiratory infection QIs, or locally developed benchmarks. Recognizing this, we sought to develop pediatric AOM QIs to build a foundation for future quality improvement efforts. METHODS: Candidate indicators (CIs) were extracted from existing guidelines and position statements. The modified RAND Corporation/University of California, Los Angeles (RAND/UCLA) appropriateness methodology was used to select the final QIs by an 11-member expert panel consisting of otolaryngology-head and neck surgeons, a pediatrician and family physician. RESULTS: Twenty-seven CIs were identified after literature review, with an additional CI developed by the expert panel. After the first round of evaluations, the panel agreed on 4 CIs as appropriate QIs. After an expert panel meeting and subsequent second round of evaluations, the panel agreed on 8 final QIs as appropriate measures of high-quality care. The 8 final QIs focus on topics of antimicrobial management, specialty referral, and tympanostomy tube counseling. CONCLUSIONS: Evidence of variable and substandard care persists in the diagnosis and management of pediatric AOM despite the existence of high-quality guidelines. This study proposes 8 QIs which compliment guideline recommendations and are meant to facilitate future quality improvement initiatives that can improve patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,069 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».