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Enregistrement W2042906038 · doi:10.1108/09526860310460479

Issues in quality of high‐tech home care: sources of information and staff training in Quebec primary care organizations and relationships with hospitals

2003· article· en· W2042906038 sur OpenAlexafffundabout
Pascale Lehoux, Raynald Pineault, L Richard, Jocelyne St-Arnaud, Susan Law, Henk Rosendal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Care Quality Assurance · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineNursingPsychological interventionQuality (philosophy)BusinessHigh techFamily medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the provision of high‐tech home care by Quebec primary care organizations (CLSCs). Four technologies were selected: IV antibiotic therapy, oxygen therapy, parenteral nutrition, and peritoneal dialysis. A postal survey was sent to all CLSCs and a response rate of 69 percent was obtained; 57 percent of CLSCs have been involved in the provision of services related to three of the high‐tech interventions. The most frequently used sources of information are written material provided by manufacturers or by hospitals. CLSCs relied heavily on peer‐to‐peer training and training provided by manufacturers and hospitals. Formal agreements with hospitals regarding patient flow management were established; aspects related to the “content” of care were much less formalized. CLSCs have integrated high‐tech home care to a substantial extent. Our findings raise quality‐of‐care issues. The interface with hospitals needs to be reinforced and emphasis given to the appropriate use of technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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