A Modified Delphi Process to Identify Process of Care Indicators for the Identification, Prevention and Management of Acute Kidney Injury after Major Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The outcomes of acute kidney injury (AKI) are well appreciated. However, valid indicators of high quality processes of care for AKI after major surgery are lacking. OBJECTIVES: To identify indicators of high quality processes of care related to AKI prevention, identification, and management after major surgery. DESIGN: A three stage modified Delphi process. SETTING: The study was conducted in Alberta, Canada using an online format. PARTICIPANTS: A panel of care providers from surgery, critical care, and nephrology. MEASUREMENTS: The degree of validity of candidate indicators were rated by panelists on a 7-point Likert scale that ranged from "strongly disagree" to "strongly agree". METHODS: A focused literature review was performed to identify candidate indicators. A modified Delphi process, with three rounds, was used to obtain expert consensus on the validity of potential process of care quality indicators. RESULTS: Thirty-three physicians participated (6 from surgery, 10 from critical care, and 17 from nephrology). A list of 58 potential process of care quality indicators for AKI after surgery was generated including 28 indicators from the initial literature review and 30 indicators suggested by panelists. Following the third round of questioning, 40 process of care indicators were identified with a high level of agreement for face validity; 16 of these reached high consensus among all panelists. LIMITATIONS: The consensus of panelists from Alberta, Canada may not be generalizable to other settings. The modified Delphi process did not focus on the feasibility of measuring these process indicators. CONCLUSIONS: These indicators can be used to measure and improve the quality of care for AKI after major surgery.
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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 | 0,193 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».