Disparities in Guideline Adherence for Febrile Infants in a National Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interventions aimed to standardize care may impact racial and ethnic disparities. We evaluated the association of race and ethnicity with adherence to recommendations from the American Academy of Pediatrics' clinical practice guideline for febrile infants after a quality improvement (QI) intervention. METHODS: We conducted a cross-sectional study of infants aged 8 to 60 days enrolled in a QI collaborative of 99 hospitals. Data were collected across 2 periods: baseline (November 2020-October 2021) and intervention (November 2021-October 2022). We assessed guideline-concordance through adherence to project measures by infant race and ethnicity using proportion differences compared with the overall proportion. RESULTS: Our study included 16 961 infants. At baseline, there were no differences in primary measures. During the intervention period, a higher proportion of non-Hispanic white infants had appropriate inflammatory markers obtained (2% difference in proportions [95% confidence interval (CI) 0.7 to 3.3]) and documentation of follow-up from the emergency department (2.5%, 95% CI 0.3 to 4.8). A lower proportion of non-Hispanic Black infants (-12.5%, 95% CI -23.1 to -1.9) and Hispanic/Latino infants (-6.9%, 95% CI -13.8 to -0.03) had documented shared decision-making for obtaining cerebrospinal fluid. A lower proportion of Hispanic/Latino infants had appropriate inflammatory markers obtained (-2.3%, 95% CI -4.0 to -0.6) and appropriate follow-up from the emergency department (-3.6%, 95% CI -6.4 to -0.8). CONCLUSIONS: After an intervention designed to standardize care, disparities in quality metrics emerged. Future guideline implementation should integrate best practices for equity-focused QI to ensure equitable delivery of evidence-based care.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».