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Enregistrement W6940726170 · doi:10.11575/prism/25646

Development and Testing of Cardiovascular Quality Indicators for Rheumatoid Arthritis

2015· other· en· W6940726170 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2015
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésQuality (philosophy)Process (computing)PopulationDiseaseSphygmomanometer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rheumatoid arthritis (RA) is an autoimmune inflammatory arthritis with a 50% increased risk of cardiovascular disease (CVD) related deaths. Traditional CVD risk factors including smoking, hypertension and diabetes may be under-identified and/or undertreated in RA, indicating a gap in care. Quality indicators (QIs) are an important tool for quality improvement and are lacking in this area. The objectives of this dissertation were to: (1) identify existing recommendations pertaining to screening and management of CVD risk in RA; (2) to develop a set of CVD QIs for RA based on the best practices; and (3) to test the QIs in clinical practice. A systematic review of existing CVD QIs and guidelines was conducted (Study 1). All CVD recommendations from high quality guidelines and relevant quality measures were abstracted and best practices in RA were identified. In Study 2, a panel of cardiologists and rheumatologists developed a set of CVD QIs for RA based on best the practices identified. The QIs were presented to an international panel of experts through a novel online modified Delphi process where they were rated and discussed over 3 rounds. In the final study, performance on the CVD QIs was evaluated in 170 early and biologic treated RA patients. Based on the process described above, 11 CVD QIs for RA were developed and were rated as highly relevant and valid by our international panel of experts. This was the first time the online platform was used for QI development and it demonstrated many advantages. Performance on the QIs from our cohort suggests under screening and inconsistent management of CVD risk factors. Also evident, was that our patients had a high burden of obesity, hypertension and smoking, suggesting this is a clinically meaningful gap in care. The primary area for future improvement was noted for QIs relating to communication of CVD risk and coordination of care between rheumatology and primary care. Therefore, future efforts should focus on improving coordination of CVD care as well as improving efficiency of QI measurement and reporting for timely and effective improvements in CVD care.

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)0,167
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,279
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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1670,279
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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