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Enregistrement W4411846631 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.tour5b

Optimizing Myositis Care with Physiotherapy Integration: A Quality Improvement Project

2025· article· en· W4411846631 sur OpenAlexaffvenue
Fergus To, Kei Nishikawa

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyMyositisQuality (philosophy)Quality managementPhysical medicine and rehabilitationOperations managementInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Best practice guidelines recommend that patients with idiopathic inflammatory myopathies (IIM) be assessed by a physiotherapist (PT) with expertise in IIM.[1] However, an audit at a single IIM center revealed that only a limited number of patients were receiving this care. The aim of this quality improvement (QI) project was to achieve a significant increase in IIM patients at the VCH Myositis Clinic that are assessed by the in-house PT. Methods A team consisting of a PT, registered nurse (RN), and physician, all with IIM expertise, investigated the root causes of low PT assessment rates using an Ishikawa fishbone diagram. Process mapping of existing PT assessment steps led to change ideas, which were prioritized through a PICK chart exercise. The following primary interventions were tested through PDSA cycles: 1. Patient education handout on the importance of PT in IIM management. 2. Standardized RN checklist to confirm PT engagement. 3. Same-day PT assessment following a physician visit (either a full 1-hour assessment or a 20-minute intake). 4. Automatic PT referral for patients unable to attend a same-day visit. Improvement measures included the number of patients receiving either a full PT assessment or a 20-minute intake, and the number of automatic referrals leading to a PT visit within 4 months. Patients receiving only a 20-minute intake were not considered to have had a complete PT assessment for the purposes of the study. Data were collected for 4 months pre-intervention and 6 months post-intervention and median rates during these periods were compared using run charts. Results The mean pre-intervention PT assessment rate was 21%. Post-intervention, the rate increased to 68%, as shown by a shift in the run diagram (Figure 1). As well, post-intervention, 28% patients received a 1-hour same-day PT assessment, and 12.5% received a 20-minute intake. 47% of patients received internal referrals and of these, 80% received a PT visit within 4 months. Figure 1. Run chart demonstrating significant shift in rate of IIM patients assessed by a PT with expertise in their disease before and after implementation of interventions. Conclusion Utilizing PDSA cycles and targeted interventions, the project demonstrated a measurable improvement in the rate of PT assessments. The post-intervention data showed a significant and sustained increase in PT engagement, indicating that these changes have positively impacted patient care. Further efforts to refine these interventions will be essential to maintaining care of IIM patients. [1.] Oldroyd A. Rheum 2022;61:1760-68.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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