Identification of Quality of Care Deficiencies in Elderly Surgical Patients by Measuring Adherence to Process-Based Quality Indicators
Notice bibliographique
Résumé
In Brief BACKGROUND: The ability to measure surgical quality of care is important and can lead to improvements in patient safety. As such, processes should be carried out in an identical fashion for all patients, regardless of how vulnerable or complex they are. Our objectives were to assess quality of surgical care delivered to elderly patients and to determine the association between patient characteristics and quality of care. STUDY DESIGN: This is a retrospective pilot cohort study, conducted in a single university-affiliated hospital. Using the institution's National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) database (2009 to 2010), 143 consecutive patients 65 years or older, undergoing elective major abdominal surgery, were selected. Adherence to 15 process-based quality indicators (QIs) was measured, and a pass rate was calculated for each individual QI. The association between patient characteristics (age, sex, Charlson Comorbidity Index, functional status, wound class) and patient quality score was assessed using multiple linear regression. RESULTS: Quality indicators with the lowest pass rates included postoperative delirium screening (0%), level of care documentation (0.7%), cognition and functional assessment at discharge (4.9%), oral intake documentation (12.6%), and pressure ulcer risk assessment (35.0%). The mean patient quality score was 46.8% ± 10.7% (range 16.7% to 75.0%). No association was found between patient characteristics and patient quality score. CONCLUSIONS: Quality of care delivered to elderly patients undergoing major surgery at our institution was generally poor and independent of patient characteristics. Although quality appears to be uniform across different patients, these results provide targets for quality improvement initiatives. The quality of care delivered to elderly patients undergoing major surgery at our hospital was generally poor (mean quality score 46.8% ± 10.7%) and independent of patient characteristics. Low adherence to process-based quality indicators (QIs) revealed weaknesses in the documentation of QIs and provide targets for quality improvement initiatives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».