The Excellent Care for All Act's Quality Improvement Plans: Reflections on the First Year
Notice bibliographique
Résumé
In 2010, Ontario passed the Excellent Care for All Act (the EFCA Act). Although the purpose of the Act was clear, the legislation itself was relatively non-prescriptive in relation to the mandatory quality improvement plans (QIPs), and hospitals needed direction on how to proceed. A task group was established to develop a common provincial QIP template, along with guidance, support and educational materials. The template was field tested across the province and, subsequently, all hospitals developed their QIPs, posted them publicly, and submitted them to Health Quality Ontario (HQO). Despite challenges including short time frames, limitations in data availability and a variance of skills in performance measurement, the implementation of QIPs in hospitals was a success. Success is part could be attributed to a strong tripartite partnership and good communication channels with hospitals. Hospitals with the most effective QIPs were those whose leaders used the opportunity of a provincially mandated QIP as a lever to drive and legitimize the need to have conversations regarding quality from the boardroom down to the front line. As organizations continue to develop and implement their QIPs, we will see this tremendous quality improvement effort sustained. The QIPs will remain a significant transformational lever to engage the system in improving performance and achieving excellent care for all.
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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 | 0,049 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».