Facilitators and barriers to implementing quality measurement in primary mental health care: Systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To identify facilitators and barriers to implementing quality measurement in primary mental healthcare as part of a large Canadian study (Continuous Enhancement of Quality Measurement) to identify and select key performances measures for quality improvement in primary mental health care.DATA SOURCES CINAHL, EMBASE, MEDLINE, and PsycINFO were searched, using various terms that represented the main concepts, for articles published in English between 1996 and 2005.STUDY SELECTION In consultation with a health sciences research librarian, the initial list of identified references was reduced to 702 abstracts, which were assessed for relevance by 2 coders using predetermined selection criteria. Following a consensus process, 34 articles were selected for inclusion in the analysis. An additional 106 citations were identified in the references of these articles, 14 of which were deemed relevant to this study, for a total of 57 empirical articles identified for review. Most articles described implementation of health care innovations and clinical practice guidelines, 5 focused on quality indicators, and 1 examined mental health indicators.SYNTHESIS Content analysis of the 57 articles identified 7 common categories of facilitators and barriers for implementing innovations, guidelines, and quality indicators: indicator characteristics, promotional strategies,implementation strategies, resources, individual-level factors, organizational-level factors, and external factors.Implementation studies in which these factors were addressed were more likely to achieve successful outcomes.CONCLUSION The overlap in facilitators and barriers across implementation of mental health indicators, healthcare innovations, and practice guidelines is not surprising, as they are often related. The overlap strengthens the findings of the limited number of studies of quality indicators. The Continuous Enhancement of Quality Measurement process for identification and selection of indicators has attended to some of these issues by using a rigorous scientific approach and by engaging a range of stakeholders in selecting and prioritizing the indicators.
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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 | 0,108 | 0,350 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».