Mapping the coverage of attributes in validated instruments that evaluate primary healthcare from the patient perspective
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».