Stroke Quality Metrics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Stroke quality metrics play an increasingly important role in quality improvement and policies related to provider reimbursement, accreditation, and public reporting. We conducted 2 systematic reviews examining the relationships between compliance with stroke quality metrics and patient-centered outcomes, and public reporting of stroke metrics and quality improvement, quality of care, or outcomes. METHODS: MEDLINE and EMBASE databases were searched to identify studies that evaluated the relationship between stroke quality metric compliance and patient-centered outcomes in acute hospital settings and public reporting of stroke quality metrics and quality improvement activities, quality of care, or patient outcomes. We specifically excluded studies that evaluated the effect of stroke units or hospital certification. RESULTS: Fourteen studies met eligibility criteria for the review of stroke quality metric compliance and patient-centered outcomes; 9 found mostly positive associations, whereas 5 found no or very limited associations. Only 2 eligible studies were found that directly addressed the public reporting of stroke quality metrics. CONCLUSIONS: Some studies have found positive associations between stroke metric compliance and improved patient-centered outcomes. However, high-quality studies are lacking and several methodological difficulties make the interpretation of the reported associations challenging. Information on the impact of public reporting of stroke quality metric data is extremely limited. Legitimate questions remain as to whether public reporting of stroke metrics is accurate, effective, or has the potential for unintended consequences. The generation of high-quality data examining quality metrics and stroke outcomes as well as the impact of public reporting should be given priority.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».