Developing Measures of Quality for the Emergency Department Management of Pediatric Suicide-Related Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Given the public health importance of suicide-related behaviors and the corresponding gap in the performance measurement literature, we sought to identify key candidate process indicators (quality of care measures) and structural measures (organizational resources and attributes) important for emergency department (ED) management of pediatric suicide-related behaviors. METHODS: We reviewed nationally endorsed guidelines and published research to establish an inventory of measures. Next, we surveyed expert pediatric ED clinicians to assess the level of agreement on the relevance (to patient care) and variability (across hospitals) of 42 candidate process indicators and whether 10 hospital and regional structural measures might impact these processes. RESULTS: Twenty-three clinicians from 14 pediatric tertiary-care hospitals responded (93% of hospitals contacted). Candidate process indicators identified as both most relevant to patient care (≥87% agreed or strongly agreed) and most variable across hospitals (≥78% agreed or strongly agreed) were wait time for medical assessment; referral to crisis intervention worker/program; mental health, psychosocial, or risk assessment requested; any inpatient admission; psychiatric inpatient admission; postdischarge treatment plan; wait time for first follow-up appointment; follow-up obtained; and type of follow-up obtained. Key hospital and regional structural measures (≥87% agreed or strongly agreed) were specialist staffing and type of specialist staffing in or available to the ED; regional policies, protocols, or procedures; and inpatient psychiatric services. CONCLUSIONS: This study highlighted candidate performance measures for the ED management of pediatric suicide-related behaviors. The 9 candidate process indicators (covering triage, assessment, admission, discharge, and follow-up) and 4 hospital and regional structural measures merit further development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».