Framing the Problem of Measuring and Improving Healthcare Quality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the uses of the Quality Health Outcomes framework and indicator categories in the healthcare literature. DATA SOURCES: We studied personal communications and conducted a literature search using computerized databases since 1997, when the recommendations of the Invitational Conference on Measures and Outcomes of Care Delivery were available. PRINCIPAL FINDINGS: The Quality Health Outcomes Model has been used explicitly to frame a small number of research summaries and programs. The outcome indicator categories can be found in several "report card" initiatives in the United States and Canada. Use of these outcome categories, thought to be sensitive to nursing care inputs, has grown since 1977, with a rising number of uses linked to system or organizational factors or interventions. CONCLUSIONS: This model and others like it are increasingly forming the conceptual framework for studies that evaluate quality and system interventions to improve care. However, the available data continue to require the linking of negative outcomes (adverse events, complications) to structural and process inputs that reflect nursing care. An urgent need remains to incorporate this broader range of outcomes into available databases.
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 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 | 0,267 | 0,405 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,038 |
| Communication savante | 0,023 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».