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Enregistrement W2066950848 · doi:10.1186/1471-2296-13-20

Mapping the coverage of attributes in validated instruments that evaluate primary healthcare from the patient perspective

2012· article· en· W2066950848 sur OpenAlexaffabout
Jean‐Frédéric Lévesque, Jeannie Haggerty, Gervais Beninguissé, Fred Burge, David Gass, Marie‐Dominique Beaulieu, Raynald Pineault, Darcy A. Santor, Christine Beaulieu

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of OttawaInstitut National de Santé Publique du QuébecDalhousie UniversityMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditDelphi methodHealth careQuality (philosophy)Interpersonal communicationDelphiQuality managementNursingKnowledge managementPsychologyComputer scienceService (business)Business

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary healthcare in developed countries is undergoing important reforms, and these require evaluation strategies to assess how well the population's expectations are being met. Although numerous instruments are available to evaluate primary healthcare (PHC) from the patient perspective, they do not all measure the same range of constructs. To analyze the extent to which important PHC attributes are covered in validated instruments measuring quality of care from the patient perspective. METHOD: We systematically identified validated instruments from the literature and by consulting experts. Using a Delphi consensus-building process, Canadian PHC experts identified and operationally defined 24 important PHC attributes. One team member mapped instrument subscales to these operational definitions; this mapping was then independently validated by members of the research team and conflicts were resolved by the PHC experts. RESULTS: Of the 24 operational definitions, 13 were evaluated as being best measured by patients, 10 by providers, three by administrative databases and one by chart audits (some being best measured by more than one source). Our search retained 17 measurement tools containing 118 subscales. After eliminating redundancies, we mapped 13 unique measurement tools to the PHC attributes. Accessibility, relational continuity, interpersonal communication, management continuity, respectfulness and technical quality of clinical care were the attributes widely covered by available instruments. Advocacy, management of clinical information, comprehensiveness of services, cultural sensitivity, family-centred care, whole-person care and equity were poorly covered. CONCLUSIONS: Validated instruments to evaluate PHC quality from the patient perspective leave many important attributes of PHC uncovered. A complete assessment of PHC quality will require adjusting existing tools and/or developing new instruments.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations39
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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