Credentialing of surgeons: a systematic review across a number of jurisdictions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of credentialing is to ensure that clinicians provide safe, high-quality health-care services in accordance with good practice and legal requirements. This review assessed the institutional credentialing processes and governance structures required to support credentialing processes at an institutional, regional or health-care system level. METHODS: Searches of MEDLINE, EMBASE and PubMed were conducted. Additional grey literature searches were performed using the Google search engine and specific searches of government web sites were conducted. The inclusion criteria were developed a priori and standardized extraction of the information to appraise the research questions was conducted systematically. RESULTS: A total of 33 white papers were included in this systematic literature review: 18 were published in Australia, 1 in New Zealand, 10 in the United Kingdom, 2 in the United States of America and 2 in Canada. Four key principles were common throughout all studies included in this review: clear lines of responsibility for the credentialing process and supportive governance structures, clear standards for credentialing, a culture of continuous improvement and evaluation of credentialing process outcomes. CONCLUSIONS: No data were available to evaluate the relationship between the credentialing process and the safety and quality of health-care services or patient outcomes; and capturing such data is difficult because of the numerous factors that affect the relationship between credentialing, patient outcomes, and the safety and quality of health-care services. Consequently, developing methods to measure the effectiveness of credentialing processes represents an area for further research.
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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 | 0,020 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».