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Enregistrement W1988786004 · doi:10.1002/cncr.23428

Toward population‐based indicators of quality end‐of‐life care

2008· article· en· W1988786004 sur OpenAlexafffundabout
Eva Grunfeld, Robin Urquhart, Eric Mykhalovskiy, Amy Folkes, Grace Johnston, Fred Burge, Craig C. Earle, Susan Dent

Notice bibliographique

RevueCancer · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensOttawa HospitalYork UniversityCancer Care Nova ScotiaOttawa Regional Cancer FoundationDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEnd-of-life carePopulationQuality (philosophy)GerontologyEnvironmental healthPalliative careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quality indicators (QIs) are tools designed to measure and improve quality of care. The objective of this study was to assess stakeholder acceptability of QIs of end-of-life (EOL) care that potentially were measurable from population-based administrative health databases. METHODS: After a literature review, the authors identified 19 candidate QIs that potentially were measurable through administrative databases. A modified Delphi methodology, consisting of multidisciplinary panels of cancer care health professionals in Nova Scotia and Ontario, was used to assess agreement on acceptable QIs of EOL care (n = 21 professionals; 2 panels per province). Focus group methodology was used to assess acceptability among patients with metastatic breast cancer (n = 16 patients; 2 groups per province) and bereaved family caregivers of women who had died of metastatic breast cancer (n = 8 caregivers; 1 group per province). All sessions were audiotaped, transcribed verbatim, and audited, and thematic analyses were conducted. RESULTS: Through the Delphi panels, 10 QIs and 2 QI subsections were identified as acceptable indicators of quality EOL care, including those related to pain and symptom management, access to care, palliative care, and emergency room visits. When Delphi panelists did not agree, the principal reasons were patient preferences, variation in local resources, and benchmarking. In the focus groups, patients and family caregivers also highlighted the need to consider preferences and local resources when examining quality EOL care. CONCLUSIONS: The findings of this study should be considered when developing quality monitoring systems. QIs will be most useful when stakeholders perceive them as measuring quality care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,182
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,185
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1820,185
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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