Development and Assessment of Indicators for Quality of Care in Severe Preeclampsia/Eclampsia and Postpartum Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Severe preeclampsia/eclampsia and postpartum hemorrhage (PPH) are serious obstetric problems worldwide. Quality improvement of care measured by evidence-based indicators is recommended as a recent important strategy; however, the indicators for quality of care of these two conditions have not been established. This study aimed to develop such indicators and assess their validity, reliability, and feasibility at different contextual levels. Of 32 initially valid indicators for care of severe preeclampsia/eclampsia, after two rounds of Delphi technique, 21 and 30 indicators were agreed to be suitable to monitor care at district and referral hospitals. Of 13 initial indicators for PPH, 8 and 13 indicators were selected, respectively. The interrater reliability of indicators varied from 0.28 to 0.63. At least three-fourths of all indicators rated by local doctors and nurses were assessed as feasible in terms of relevance, measurability, and improvability. The process identified reliable and feasible performance indicators to monitor quality of care in severe preeclampsia/eclampsia and PPH for either basic or comprehensive emergency obstetric care (EmOC). The informative applicability of these indicators in clinical practice needs further evaluation.
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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 | 0,060 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».