Citizens' Quality Councils: An Innovative Mechanism for Monitoring and Providing Social Endorsement of Healthcare Providers' Performance?
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, under the influence of continuing improvement and total quality strategies, efforts to improve the quality of healthcare have been generated from within each healthcare organization. External mechanisms, such as accreditation, that drive quality improvement from without, have existed for much longer. However, these accreditation systems incorporated the need to demonstrate the existence of continuing improvement processes as a standard barely 10 years ago; thus, the external mechanism included the development of internal processes as yet another requirement. As Dobrow, Langer, Angus and Sullivan state in the lead article, the existence of a whole evidence-based culture that has spread the concern about quality is beyond doubt; I would add that it has also intensified this concern. Several factors have contributed to this trend, which now seems irreversible. On the one hand, as the paper points out, one of these factors is the growing requirement to allocate resources according to performance. On the other, there is the growing evidence of errors committed by health systems that cause harm to patients. The latter has created increasing demand for reliable information, conceived not only to allow the detection of these situations, but also to invest greater reliability in the health systems in the eyes of patients and general public. In both cases, however, the question remains: Who defines and who measures quality levels in such a way that the information is credible?
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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 | 0,125 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,023 |
| Communication savante | 0,024 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».