Hematologic and Non-hematologic Cancer Risk in a Large Inception SLE Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To develop a set of key performance indicators (KPIs) of the process of care for Juvenile Idiopathic Arthritis (JIA) as part of a standardized evaluation framework for the Understanding Childhood Arthritis Network (UCAN) CURE Precision Decisions for Childhood Arthritis project and help build upon quality improvement efforts in Canada.Methods: An initial list of 37 candidate KPIs identified from a systematic review were reviewed for inclusion by a working group of 3 pediatric rheumatologists.The final list of 14 KPIs were then assessed using a 3 round modified Delphi process based on the RAND/UCLA Appropriateness Method.Ten panelists across Canada were invited to participate based on their expertise in JIA, quality measurement or lived experience as a parent of a child with JIA.During Round 1 and 3, panelists rated each KPI on a 1-9 Likert scale on themes of importance, feasibility and priority.In Round 2, panelists participated in a moderated in-person discussion that resulted in minor modifications to some KPIs.In Round 3, panelists were asked to re-rate the KPIs.KPIs with median scores of ≥ 7 on all 3 questions without disagreement were included in the framework.Results: All panelists completed Rounds 1 and 3.Ten KPIs met criteria for inclusion after Round 3. Five KPIs addressed routinely measuring important patient outcomes including pain assessment, joint counts, functional status, global assessment of disease activity, and measurement of the clinical Juvenile Arthritis Disease Activity Score.One KPI addressed wait times for consultation and another captured the proportion of JIA patients in the population seen by a pediatric rheumatologist within 1 year of diagnosis.Safety was addressed through KPIs on TB screening, laboratory monitoring, and clinical follow-up.While assessment of functional status using the Childhood Health Assessment Questionnaire and quality of life were deemed important, there were concerns about the availability of this information in usual clinical practice leading to the exclusion of 2 KPIs.Similar concerns led to the exclusion of measures related to uveitis and patient satisfaction.Conclusion: The proposed KPIs build upon existing KPIs and address important elements of the process of care that should be measured to improve the quality of JIA care.The feasibility of capturing these measures will be tested in various data sources including the prospective data to be captured within the UCAN studies.Subsequent work should focus on development of meaningful outcome KPIs to drive JIA quality improvement in Canada and beyond.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».