Identification, summary and comparison of tools used to measure organizational attributes associated with chronic disease management within primary care settings
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Given the increasing emphasis being placed on managing patients with chronic diseases within primary care, there is a need to better understand which primary care organizational attributes affect the quality of care that patients with chronic diseases receive. This study aimed to identify, summarize and compare data collection tools that describe and measure organizational attributes used within the primary care setting worldwide. METHODS: Systematic search and review methodology consisting of a comprehensive and exhaustive search that is based on a broad question to identify the best available evidence was employed. RESULTS: A total of 30 organizational attribute data collection tools that have been used within the primary care setting were identified. The tools varied with respect to overall focus and level of organizational detail captured, theoretical foundations, administration and completion methods, types of questions asked, and the extent to which psychometric property testing had been performed. The tools utilized within the Quality and Costs of Primary Care in Europe study and the Canadian Primary Health Care Practice-Based Surveys were the most recently developed tools. Furthermore, of the 30 tools reviewed, the Canadian Primary Health Care Practice-Based Surveys collected the most information on organizational attributes. CONCLUSIONS: There is a need to collect primary care organizational attribute information at a national level to better understand factors affecting the quality of chronic disease prevention and management across a given country. The data collection tools identified in this review can be used to establish data collection strategies to collect this important information.
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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 | 0,120 | 0,349 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».