Quality indicators for cardiac care: national standards in a community context
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Public reporting of health data is well established in the United States and in the United Kingdom, and is assumed to promote better health care through informed choice by consumers. To be successful, reporting systems must have the support of physicians, but their opinions have been mixed. The purpose of this study was to explore with practising physicians the perceived usefulness of, and barriers to use of, quality indicators in the care of acute myocardial infarction and congestive heart failure, and the contexts in which these issues arise. METHODS: Six focus groups were conducted in small-, medium- and large-sized communities in two provinces in Canada. Subjects were family physicians, emergency physicians, internists and cardiologists. Data were analysed inductively. RESULTS: Our participants were generally supportive of the quality indicators, with concerns expressed regarding interpretation of data from measures created by "experts" but applied in the context of community hospitals and community-based practice. Content analysis disclosed that a majority of the indicators was acceptable; few were outright unacceptable. Inductive analysis revealed two contextual concerns: issues arising from the structure and organization of the health care system, such as equitable access to health care resources and discontinuity or fragmentation of the system, and patient-related issues, such as compliance with medications post-discharge and costs of medications. CONCLUSIONS: There is general support for this set of quality indicators, with the caveat that data should be carefully interpreted in the context of each community in which they are applied.
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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 | 0,043 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».