Quality of oral health services in residential care: towards an evaluation framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is widespread neglect of oral healthcare, and uncertainty about how best to organise and evaluate the impact of oral health services in long-term care (LTC) facilities. Consequently, there is need for an evaluation framework to improve and account for the quality of oral healthcare in the facilities. OBJECTIVES: This paper: (i) identifies basic concepts of quality of care and evaluation in healthcare; (ii) reviews the methods used to evaluate the operation and effectiveness of oral healthcare in LTC facilities and (iii) recommends change to assure oral health-related quality and accountability for frail elders. METHOD: A literature review provided insights to the theoretical basis and practical applications for assessing the quality of healthcare relevant to oral healthcare for frail elders. RESULTS: Oral health-related programmes in LTC facilities could be improved by using a combination of quality assurance and health programme evaluation that: (i) engages everyone involved; (ii) seeks multiple attributes of quality; (iii) evaluates the structure, process or activities, and outcome of the oral health programme; (iv) uses formative and summative methods to provide both quantitative and qualitative evidence of care and (v) transfers new knowledge for appropriate consideration and action. CONCLUSIONS: This theoretical framework can be applied in dentistry in LTC to provide an assessment model specific to oral healthcare for frail elders in residential care.
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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 | 0,263 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,021 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».