Implementing learning health systems in the nephrology program to enhance value-based healthcare delivery
Notice bibliographique
Résumé
The Health Accord for Newfoundland and Labrador recommended the creation of learning health system (LHS) to improve healthcare delivery in our province. The Nephrology Program identified two opportunities to collect data to implement improved care consistent with a local LHS: (1) decreased time on in-centre hemodialysis (ICHD) and (2) increased uptake of home dialysis. First, a direct method for calculating urea distribution volume in ICHD patients was compared to the current method of monitoring dialysis dose. The two volumes were used to calculate independent dialysis doses, Kt/V. The mean Kt/V difference was significantly higher for the direct method, a difference that was greater in obese patients and amputees. This suggests current methods overestimate volume, underestimate Kt/V, and lead to prescriptions for increased dialysis time. Second, metrics of newly started dialysis patients were analyzed for differences between ICHD and home dialysis patients and their care, to identify barriers to transitioning to home modalities. Five barriers were identified, including less pre-dialysis staff exposure and lower rates of discussions of home dialysis options. These data can be used to implement Nephrology Program LHS cycles in ongoing quality improvement initiatives, with multifaceted outcome goals in healthcare delivery, including patient care experience, population health, and health care delivery cost.
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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 | 0,016 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».