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Enregistrement W2068375616 · doi:10.1186/1748-5908-4-22

Improving the delivery of care for patients with diabetes through understanding optimised team work and organisation in primary care

2009· article· en· W2068375616 sur OpenAlexaff
Martin Eccles, Gillian Hawthorne, Marie Johnston, Margaret Hunter, Nick Steen, Jill Francis, Susan Hrisos, Marko Elovainio, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesDiabetes UK
Mots-clésMedicineHealth administrationHealth services researchHealth informaticsPrimary careWork (physics)Public healthNursingHealth care deliveryHealth careFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 2 diabetes is an increasingly prevalent chronic illness and is an important cause of avoidable mortality. Patients are managed by the integrated activities of clinical and non-clinical members of the primary care team. Studies of the quality of care for patients with diabetes suggest less than optimum care in a number of areas. AIM: The aim of this study is to improve the quality of care for patients with diabetes cared for in primary care in the UK by identifying individual, team, and organisational factors that predict the implementation of best practice. DESIGN: Participants will be clinical and non-clinical staff within 100 general practices sampled from practices who are members of the MRC General Practice Research Framework. Self-completion questionnaires will be developed to measure the attributes of individual health care professionals, primary care teams (including both clinical and non-clinical staff), and their organisation in primary care. Questionnaires will be administered using postal survey methods. A range of validated theories will be used as a framework for the questionnaire instruments. Data relating to a range of dimensions of the organisational structure of primary care will be collected via a telephone interview at each practice using a structured interview schedule. We will also collect data relating to the processes of care, markers of biochemical control, and relevant indicator scores from the quality and outcomes framework (QOF). Process data (as a proxy indicator of clinical behaviours) will be collected from practice databases and via a postal questionnaire survey of a random selection of patients from each practice. Levels of biochemical control will be extracted from practice databases. A series of analyses will be conducted to relate the individual, team, and organisational data to the process, control, and QOF data to identify configurations associated with high quality care. STUDY REGISTRATION: UKCRN ref:DRN120 (ICPD).

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,289 · 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.

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

Citations18
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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