Connecting the voices of users, caregivers and providers on service quality
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article aims to discuss the relevancy of different instruments used to gather information on homecare service quality from multiple stakeholders and the challenges encountered when trying to blend their views for prioritizing areas needing improvement. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The study centers on four homecare agencies: one public, one private for-profit and two not-for-profit services, implementing continuous quality improvement (CQI) programs. Various instruments were tested with random and convenience elderly service user, family caregiver and front-line worker samples. Instrument evaluation included operational effectiveness and agency manageability. FINDINGS: A qualitative approach, centered on small stakeholder samples, is fairly effective at assessing service quality, yet demands a strong commitment from agencies in personnel time and resources, as well as the necessary skills. Small-size, private homecare providers seem less-well equipped to handle comprehensive assessments without external support More importantly, assessments have to be done strategically, such that timing and work needed does not undermine program viability. PRACTICAL IMPLICATIONS: The approach and instruments tested have practical implications for decision makers and homecare organization managers interested in CQI. ORIGINALITY/VALUE: The article systematically evaluates quality assessment and priority-setting instruments applied to various stakeholders and homecare settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».