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Enregistrement W7161843778 · doi:10.82308/45864

The association between physician competence at licensure and the quality of asthma management and patient morbidity

2010· dissertation· en· W7161843778 sur OpenAlexaboutno aff
Yuko Kawasumi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaMedical prescriptionMedical recordAsthma managementLogistic regressionHealth careCompetence (human resources)Receiver operating characteristicMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asthma imposes a substantial burden on patient health and health care expenditures. Persistent trends of sub-optimal asthma management and significant morbidity indicate the need to search for other key barriers and facilitators of quality of care. Through the use of administrative databases, this project first addressed the methodological challenge of identifying asthma patients, and then investigated the role of physicians and determinants of their approach to effective asthma management. Our objectives were 1) to develop an algorithm to identify patients with asthma, based on potential asthma-specific markers, from medical service and prescription claims databases, 2) to estimate the extent to which physician characteristics, specifically clinical competence, influenced the quality of asthma medication utilization and asthma morbidity. In the first study, 1,434 patients with confirmed asthma were identified from clinic medical records available through an existing electronic medical record project. Therapeutic indication for electronic prescriptions and the confirmed asthma from an inter-institutional automated problem list were used as the gold standard for physician-confirmed asthma. Using multiple logistic regression, we estimated the probability of the presence of asthma, using a combination of five groups of asthma-specific markers from administrative databases. Receiver Operating Characteristic (ROC) curves was used to assess the optimal cut-off probability of algorithms. The algorithm that showed the best performance in discriminating between the patients with asthma and those without it included indicators from medical services, pharmacy, and the demographic databases. The best fitting algorithm used a cut-off probability of 0.128 for asthma with sensitivity of 71%, specificity of 93%, and positive predictive value of 62%. In the second study, a prospective cohort of 609 physicians, who took the Medical Council of Canada (MCC) Part 2 examination between 1993 and1996 and provided a care for asthma patients in Quebec between 1993 and 2003 was assembled. Patients whose asthma was out-of-control at the index visit were followed for 6 months after the first visit with a study physician (index visit). Patients of physicians who achieved higher scores in communication (per 1 Standard Deviation (SD) increase in score) had a lower risk of persistent Fast-Acting Beta Agonist (FABA) overuse (OR=0.97; 95%CI: 0.94-1.0) and multiple ER visits for respiratory problems (OR=0.90; 95%CI:0.82-1.00). Higher MCCQE1, MCCQE2 and MCCQE2 communication scores were associated with a 4 to7% greater likelihood of inhaled corticosteroid (ICS) use (per 1SD increase). Similarly, higher scores achieved on the MCCQE1 as well as the MCCQE2 exams were associated with a 4 to 9% higher likelihood of the ICS/Total asthma medication (ICS plus FABA) ratio being >0.5 (per 1 SD increase). This project presents two major contributions. First, we demonstrated a unique and practical methodological approach to identify patients with asthma from administrative claims databases for the future assessment of asthma management. Second, we identified important physician abilities for effective management of patients with out-of-control asthma.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,278 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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