Évaluation de la qualité des soins et des services préventifs cardiovasculaires en première ligne
Bibliographic record
Abstract
Les maladies cardiovasculaires (MCV) représentent l'une des principales causes de décès à travers le monde. Plusieurs études ont démontré que les pratiques préventives cardiovasculaires sont sous-optimales en première ligne. Des changements cliniques, législatifs et organisationnels ont donc été mis en place pour améliorer la qualité des soins et des services dispensés en première ligne. Toutefois, l’évaluation de la qualité des pratiques cliniques est impossible sans indicateurs de qualité fiables et valides. Dans le cadre d’une recherche participative en trois phases, dont le but était de soutenir l’amélioration continue des soins préventifs cardiovasculaires en première ligne (étude TRANSIT), 81 indicateurs de qualité (indicateurs TRANSIT) ont été développés. Pour optimiser l’utilisation des indicateurs de qualité dans des stratégies d’amélioration de la qualité, l’évaluation des propriétés psychométriques des indicateurs TRANSIT est essentielle. Ainsi, l’objectif du premier volet de ce programme de recherche consiste à évaluer la fiabilité et la validité des indicateurs TRANSIT. Puisque la principale source de données pour évaluer la qualité des soins et des services de première ligne est le dossier médical, l’objectif du second volet de ce programme de recherche est d’évaluer, à l’aide des indicateurs TRANSIT, la qualité de la documentation des processus de soins dans les dossiers médicaux. Dans le cadre du premier volet, une analyse psychométrique a d’abord été menée en utilisant les données collectées durant la Phase III de l’étude TRANSIT. D’abord, la fiabilité du test–retest, la fiabilité inter-évaluateurs ainsi que la validité conceptuelle convergente des indicateurs ont été évaluées dans un sous échantillon de patients participant à l’étude TRANSIT (projet 1). Par la suite, trois méthodes statistiques ont été utilisées pour évaluer la validité prédictive des indicateurs chez tous les participants à l’étude TRANSIT (projet 2). Dans le cadre du second volet, pour évaluer la qualité de la documentation des processus de soins, les résultats de conformité aux indicateurs TRANSIT obtenus à l’aide des dossiers médicaux ont été comparés à ceux obtenus à l’aide des questionnaires auto-administrés par les patients (projet 3). Les résultats du projet 1 ont démontrés que la fiabilité du test–retest et la fiabilité inter-évaluateurs étaient excellentes sauf pour 11 indicateurs alors que la validité conceptuelle convergente était élevée à l'exception des domaines en lien avec la gestion des facteurs de risque de MCV. Les résultats du projet 2 ont permis de constater qu’une méthode hybride combinant la régression logistique multivariée et la régression Least Absolute Shrinkage and Selection Operator était plus efficace que les méthodes statistiques classiques pour identifier des indicateurs de processus ayant une bonne validité prédictive. Finalement, les résultats du projet 3 ont démontrés que la qualité des soins préventifs cardiovasculaires, telle qu’évaluée par les indicateurs TRANSIT, était généralement supérieure lorsque l’information était recueillie auprès des patients à l’aide des questionnaires auto-administrés. En conclusion, ce programme de recherche propose une série d’indicateurs de processus fiables et valides qui pourront être utilisés pour évaluer la qualité des soins préventifs cardiovasculaires en première ligne. Malgré les nombreux enjeux relatifs à l’implantation d’instrument de mesure dans la pratique courante, le développement d’indicateurs de qualité tels que les indicateurs TRANSIT est un premier pas vers la mise en place d'une culture d’amélioration de la qualité et le développement d’une infrastructure adéquate qui soutient les activités d’évaluation de la qualité dans notre société.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.051 | 0.083 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".