Quality Assurance and Risk Management: A Survey of Dental Schools and Recommendations for Integrated Program Management
Notice bibliographique
Résumé
Quality assurance (QA) and risk management (RM) programs are intended to improve patient care, meet accreditation standards, and ensure compliance with liability insurance policies. The purpose of this project was to obtain and disseminate information on whether dental schools integrate QA and RM and what mechanisms have been most effective in measuring accomplishments in these programs. All sixty-five U.S. and Canadian dental schools were sent a twenty-nine-item survey, and forty-six (71 percent) schools responded. The main findings are as follows: 66 percent had a written QA program combined with a QA committee; 95 percent received administrative support; there was wide variation in the makeup of the QA committee; many institutions reported significant changes resulting from the QA program; and over half of the respondents merged QA and RM in some fashion. To develop or maintain an effective QA/RM program, the authors propose the following: obtain active support from the dean; develop goals and mission/vision statements; include trained personnel on the committee; establish wide levels of involvement in the QA program; develop QA measurements to ensure compliance with institutionally developed standards of patient care; and establish continuous cycles of improvement.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».