Can Hospital Rankings Measure Clinical and Educational Quality?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A relative dearth of relevant data hampers efforts to demonstrate a link between educational and clinical quality and may preclude residency applicants from identifying programs with the best clinical outcomes. Existing clinical rankings could fill this gap if they are based on sound judgments about quality. METHOD: To explore the potential of the U.S. News & World Report "America's Best Hospitals" clinical rankings in measuring the quality of clinical and learning environments, the author systematically reviewed the U.S. and Canadian literature for 1975 through 2007 regarding quality indicators and teaching hospitals. Individual data elements of the rankings were examined to assess the extent to which they included accepted measures of clinical performance. RESULTS: A total of 187 articles met the inclusion criteria of addressing clinical quality criteria relevant to the rankings and quality assessment in teaching hospitals. Statistical examination of the data underlying the rankings and their relationship with measures of educational and clinical quality showed the rankings are largely based on institutional "prestige." Ranked clinical programs and institutions consistently outperform counterparts on available indices, suggesting that the data elements underlying the rankings may provide valid assessments about the quality of care in educational settings. CONCLUSIONS: Data elements in the rankings can be used to assess clinical and, to a lesser extent, educational quality, but the number of specialties and ranked institutions is too small to have a significant effect on widespread clinical or educational quality, unless ranked institutions serve as sites for the development, study, and dissemination of best practices.
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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 | 0,047 | 0,384 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».