Assessment of Quality Guidelines Implementation Using a Continuous Quality Improvement Programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data from the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS) study suggest that the level of implementation of the European Best Practice Guidelines (EBPG) is at best partial. The main aim of this study is to describe the level of implementation of the EBPG in the European Fresenius Medical Care (FME) clinic network. METHODS: Data presented in this investigation were gained through the FME database EuCliD (European Clinical Database). Patient data from 4 countries (Great Britain, France, Italy, Spain) were selected from the EuCliD database. The parameters chosen were haemodialysis adequacy, biocompatibility, anaemia control and serum phosphate control, which are surrogate indicators for quality of care. They were compared, by country, between the first quarter (Q1) 2002 and the fourth quarter (Q4) 2005. RESULTS: During Q1 2002 and Q4 2005, respectively, a total of 7,067 and 9,232 patients were treated in FME clinics located in France, Italy, Spain and the UK. This study confirms variations in haemodialysis practices between countries as already described by the DOPPS study. A large proportion of patients in each country achieved the targets recommended by the EBPG in Q4 2005 and this represented a significant improvement over the results achieved in Q1 2002. CONCLUSIONS: Differences in practices between countries still exist. The FME CQI programme allows some of these differences to be overcome leading to an improvement in the quality of the treatment delivered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».