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Enregistrement W2059914898 · doi:10.1186/1472-6963-12-329

The standard of healthcare accreditation standards: a review of empirical research underpinning their development and impact

2012· review· en· W2059914898 sur OpenAlexaff
David Greenfield, Marjorie Pawsey, Reece Hinchcliff, Max Moldovan, Jeffrey Braithwaite

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2012
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationCINAHLHealth careMedicineMedical educationScrutinyHealth administrationNursing researchMEDLINEMultidisciplinary approachHealth services researchHealth informaticsEmpirical researchNursingPublic healthPublic relationsPsychological interventionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Healthcare accreditation standards are advocated as an important means of improving clinical practice and organisational performance. Standard development agencies have documented methodologies to promote open, transparent, inclusive development processes where standards are developed by members. They assert that their methodologies are effective and efficient at producing standards appropriate for the health industry. However, the evidence to support these claims requires scrutiny. The study's purpose was to examine the empirical research that grounds the development methods and application of healthcare accreditation standards. METHODS: A multi-method strategy was employed over the period March 2010 to August 2011. Five academic health research databases (Medline, Psych INFO, Embase, Social work abstracts, and CINAHL) were interrogated, the websites of 36 agencies associated with the study topic were investigated, and a snowball search was undertaken. Search criteria included accreditation research studies, in English, addressing standards and their impact. Searching in stage 1 initially selected 9386 abstracts. In stage 2, this selection was refined against the inclusion criteria; empirical studies (n = 2111) were identified and refined to a selection of 140 papers with the exclusion of clinical or biomedical and commentary pieces. These were independently reviewed by two researchers and reduced to 13 articles that met the study criteria. RESULTS: The 13 articles were analysed according to four categories: overall findings; standards development; implementation issues; and impact of standards. Studies have only occurred in the acute care setting, predominately in 2003 (n = 5) and 2009 (n = 4), and in the United States (n = 8). A multidisciplinary focus (n = 9) and mixed method approach (n = 11) are common characteristics. Three interventional studies were identified, with the remaining 10 studies having research designs to investigate clinical or organisational impacts. No study directly examined standards development or other issues associated with their progression. Only one study noted implementation issues, identifying several enablers and barriers. Standards were reported to improve organisational efficiency and staff circumstances. However, the impact on clinical quality was mixed, with both improvements and a lack of measurable effects recorded. CONCLUSION: Standards are ubiquitous within healthcare and are generally considered to be an important means by which to improve clinical practice and organisational performance. However, there is a lack of robust empirical evidence examining the development, writing, implementation and impacts of healthcare accreditation standards.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,188
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,188
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0220,036
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,643
Tête enseignante GPT0,709
Écart entre enseignants0,066 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations123
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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