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Enregistrement W2060542142 · doi:10.1111/j.1945-1474.2011.00183.x

Development and Assessment of Indicators for Quality of Care in Severe Preeclampsia/Eclampsia and Postpartum Hemorrhage

2012· article· en· W2060542142 sur OpenAlexaff
Pattarawalai Talungchit, Tippawan Liabsuetrakul, Gunilla Lindmark

Notice bibliographique

RevueJournal for Healthcare Quality · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensThe Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEclampsiaDelphi methodReferralInter-rater reliabilityReliability (semiconductor)Performance indicatorPreeclampsiaQuality (philosophy)PregnancyObstetricsFamily medicinePsychologyStatisticsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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