Using the Accreditation Journey to Achieve Global Impact: UHN’s Experience at the Kuwait Cancer Control Centre
Notice bibliographique
Résumé
On January 1, 2011, Princess Margaret Cancer Centre (PM) - University Health Network (UHN) began a five-year partnership agreement with the Kuwait Ministry of Health's Kuwait Cancer Control Center (KCCC) to enhance cancer care services. Over the course of the partnership, opportunities for improvement were identified by UHN experts in order to accelerate KCCC's development toward subspecialty cancer care. Many of these opportunities involved building a robust infrastructure to support foundational hospital operation processes and procedures. Harnessing UHN's own successes in accreditation, the partnership took advantage of the national accreditation mandate in Kuwait to initiate a quality program and drive clinical improvement at KCCC. This resulted in improved staff engagement, better awareness and alignment of administration with clinical management and a stronger patient safety culture. This article discusses the successes and lessons learned at KCCC that may provide insight to healthcare providers implementing Accreditation Canada International's accreditation framework in other countries and cultures.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».